Bases de Datos I. Cursada Clase 4: Álgebra relacional y de bolsas Información ausente Claves BASES DE DATOS I

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Bases de Datos I. Cursada 2008. Clase 4: Álgebra relacional y de bolsas Información ausente Claves BASES DE DATOS I"

Transcripción

1 Bases de Datos I Cursada 2008 Clase 4: Álgebra relacional y de bolsas Información ausente Claves Facultad de Ciencias Exactas Universidad Nac. Centro de la Pcia. de Bs. As. Formalismo para crear nuevas relaciones a partir de otras existentes. Modelo matemático formado por: Operandos --- Variables o valores; Operadores --- Símbolos que denotan procedimientos que construyen nuevos valores a partir de otros dados. Álgebra Relacional es un álgebra cuyos operandos son relaciones y operadores que están diseñados para realizar las operaciones básicas sobre relaciones. Cinco operadores: Unión, Diferencia, Selección, Proyección, Producto Cartesiano Operadores Auxiliares: Intersección, joins (natural,equi-join, theta join), división, renombrado: ρ Unión: R UNION S / R S Obtiene una relación cuyas tuplas son las que se encuentran en R, o en S, o en ambas relaciones a la vez. Para poder realizar esta operación, R y S deben ser compatibles para la unión. Dos relaciones son compatibles para la unión si ambas tienen la misma cabecera, es decir, si tienen el mismo número de atributos, se llaman igual y se encuentran definidos sobre los mismos dominios tienen el mismo esquema y dominio de definición. Diferencia: R MINUS S / R-S Obtiene una relación que tiene las tuplas que se encuentran en R y no se encuentran en S. Para poder realizar esta operación, R y S deben ser compatibles para la unión. Intersección: R INTERSECT S / R S Obtiene una relación que contiene las tuplas de R que también se encuentran en S. Para poder realizar esta operación, R y S deben ser compatibles para la unión. 1

2 Unión R1 R2 Ejemplo EmpleadosActivos EmpleadosRetirados Diferencia R1 R2 Ejemplo TodosLosEmpleados EmpleadosRetirados Intersección R1 R2 = R1 (R1 R2) Ejemplo EmpleadosAfiliados EmpleadosRetirados Selección: R WHERE condición / σ condición (R) Obtiene las tuplas de R que cumplen la condición. Condición es una comparación en la que aparece al menos un atributo de R; puede ser una combinación booleana de varias de estas comparaciones. Proyección: R [ai,..., ak] / π ai,..., ak (R) Obtiene una relación que contiene un subconjunto de columnas de R, extrayendo los valores de los atributos especificados y eliminando tuplas duplicadas. Producto cartesiano: R TIMES S / R X S Obtiene una relación cuyas tuplas están formadas por la concatenación de todas las tuplas de R con todas las tuplas de S. Producto Cartesiano R1 R2 Ejemplo: Empleado Dependiente Utilizada principalmente en ensambles Renombrado: cambia el esquema, no la extensión de la relación. ρ B1,,Bn (R) Ejemplo: ρ Apellido Ap, NroSocio Nsoc (Empleado) Esquema obtenido: Empleado(Ap, NSoc) 2

3 Join (concatenación o ensamble): R JOIN S / R S Obtiene una relación cuyas tuplas son todas las tuplas de R concatenadas con todas las tuplas de S que en los atributos comunes tienen los mismos valores. Estos atributos comunes aparecen una sola vez en el resultado. Outer Join a izquierda o derecha: R(+) JOIN S / R S y R JOIN S(+) / R S El outer join a izquierda (respectivamente a derecha) es un ensamble en el que las tuplas de R (respectivamente S) que no tienen valores en común con ninguna tupla de S (respectivamente R), también aparecen en el resultado. Cuando en ambas relaciones hay tuplas que no se pueden concatenar y se desea que en el resultado aparezcan todas estas tuplas, tanto las de una relación como las de la otra, se utiliza el outer join completo : R(+) JOIN S(+) / Ensamble General: ensamble que involucra un predicado R1 q R2 = σ q (R1 R2) Ensamble Natural R1 R2 = Πesq(R1)Uesq(R2)-(esq(R1) esq(r2))(σ C(R1 R2)) La selección σc chequea la igualdad de los atributos comunes y la proyección elimina los duplicados Equijoin: ensamble general donde q es una igualdad R1 A=B R2 = σ A=B (R1 R2) División: R DIVIDEBY S / R S Suponiendo que la cabecera de R es el conjunto de atributos A y la cabecera de S es el conjunto de atributos B, tales que B es un subconjunto de A. Si consideramos C como el subconjunto de los atributos de A que no están en B (A - B), la división obtiene una relación cuya cabecera es el conjunto de atributos C y que contiene las tuplas de R que están acompañadas de todas las tuplas de S. 3

4 División: útil para consultas que incluyan la frase para todos. Sean r y s relaciones con esq(s) esq(r) esq(r) = (A1,, Am, B1,, Bn) y esq(s) = (B1,, Bn) esq(r S) = esq(r) esq(s) = (A1,, Am) r s = { t t esq(r)- esq(s)(r) u s ( t.u r ) } En términos de las operaciones primitivas del álgebra relacional: temp1 esq(r)-esq(s) (r) temp2 esq(r)-esq(s) ((temp1 x s) r) r s = temp1 temp2 Las funciones de agregación toman un conj. de valores y devuelven un valor único: avg: valor promedio min: valor mínimo max: valor máximo sum: suma de valores count: número de valores Operaciones de agregado en álgebra relacional G1, G2,, Gn, F1( A1), F2( A2),, Fn( An) (E) E es cualquier expresión del álgebra G1, G2, Gn es una lista de atributos sobre los cuales se agrupa (puede ser vacío) Cada Fi es una función de agregación Cada Ai es un nombre de atributo ALGEBRA de BOLSAS SQL permite relaciones con tuplas repetidas SQL no se formaliza con álgebra relacional sino de bolsas: Una bolsa (bag) es un conjunto con elementos repetidos. Todas las operaciones deben ser redefinidas para bolsas: {a,b,b,c} {a,b,b,b,e,f,f} = {a,a,b,b,b,b,b,c,e,f,f} {a,b,b,b,c,c} {b,c,c,c,d} = {a,b,b} Las selecciones, ensambles y productos cartesianos preservan las repeticiones y las proyecciones no eliminan duplicados. Los motores de BD relacionales trabajan con bolsas, no con relaciones! 4

5 ALGEBRA de BOLSAS Unión aditiva de bolsas R S cada elemento repetido aparece tantas veces como la suma de apariciones en ambas bolsas. Ejemplo: {1, 2, 3, 1} {1, 1, 2, 3, 4, 1} = {1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4} contar(x, R S) = contar(x, R) + contar(x, S) Intersección mínima de bolsas R min S un elemento duplicado aparece tantas veces como el mínimo de apariciones en una de las bolsas. Ejemplo: {1,2,3,3,1} min {1, 1, 2, 3, 4, 1} = {1, 1, 2, 3} contar(x, R min S) = min(contar(x, R), contar(x, S)) ALGEBRA de BOLSAS: Operadores Diferencia de bolsas (monus) R S un elemento duplicado aparece tantas veces como la diferencia de apariciones, pero nunca menos de 0(cero) veces. Ejemplo: {1,2,1,3} {1,2,3,3} = {1}. contar(x, R S) = contar(x, R) - contar(x, S) o bien 0 si contar(x, R) < contar(x, S) Producto cartesiano de dos bolsas R S obtiene pares de tuplas, de manera tal que se preservan las repeticiones. contar((r, s), R S) = contar(r, R) * contar(s, S) Eliminación de duplicados ε(b) contar(x, ε(b)) = 1; o 0 si x no está en B ALGEBRA de BOLSAS: Operadores Selección de bolsas σ p (B) filtra las tuplas preservando los duplicados Ejemplo σ x<2 {1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4}= {1, 1, 1, 1, 1} Proyección de una bolsaπ A (B) quita columnas que no están en A, preservando los duplicados B = π A (B) Ejemplo: π x {<1,a>,<1,b>,<1,c>,<2,m>,<2,m>,<3,a>, <3,b>,<4,t>}={1,1,1,2,2,3,3,4} Unión Máxima de dos bolsas R max S las tuplas repetidas aparecen tantas veces como la cantidad máxima de repeticiones en una u otra bolsa. contar(x, R max S) = max(contar(x, R), contar(x, S)) 5

6 ALGEBRA de BOLSAS: Operadores Algunas leyes del álgebra siguen teniendo validez: Union e intersección son conmutativas y asociativas. Pero otras no se cumplen en el caso de las bolsas: Ejemplo R (S T) (R S) (R T) se cumple para conjuntos solamente. Sean R, S, y T bolsas con el elemento {1}. R (S T) = {1}. (R S) (R T) = {1,1} {1}. ALGEBRA de BOLSAS: Operadores Operaciones en conjuntos UNION U INTERSECT EXCEPT - Operaciones en bolsas UNION ALL Duplicate Counting: INTERSECT ALL min EXCEPT ALL DISTINCT ε(b) SELECT A1,, A2 π A (B) INFORMACIÓN AUSENTE: La ausencia de valores para uno o más atributos de una tupla se denota con null null no es un valor, es la ausencia de valor!! (noción aceptada por SQL) Null significa valor desconocido o no existente pero en realidad hay varias interpretaciones más 6

7 Tipos de información faltante: Atributos inaplicables (ej. Comisión para un empleado que realiza ventas) Aplicable pero desconocido (ej. Sueldo para un empleado que aún no lo tiene asignado, aunque es obligatorio) Valor no existente (ej. NroPasaporte para quien no lo tiene) Indefinido (ej. NotaPromedio para quien no ha rendido finales) Valor inválido (ej. un dato evidentemente erróneo, AñoNacimiento >=2008) Valor no provisto (ej. NoSabe/NoContesta) Valor resultante es el conj. vacío (ej. Caracteres de relleno en el OUTER-JOIN o en OUTER-UNION) Cada tipo de nulo tiene sus propia semántica, características y operatoria antinatural utilizar el mismo tratamiento para todos los casos mal uso potencial (ej. la suma Comisión + Sueldo para un empleado que no vende dará un valor desconocido) si la ausencia de un valor depende de la ausencia de otro hay que definir un null nuevo! Si depende de dos otro null más! Para interpretar la existencia de nulos LÓGICA DE TRES VALORES VERDADERO (TRUE) FALSO (FALSE) DESCONOCIDO (UNKNOWN) Las operaciones AND, OR y NOT serían: 7

8 Pero haría falta un nuevo operador para manejar la incertidumbre ES_DESC (MAYBE) Es una función que evalúa en VERDADERO sólo cuando su entrada es DESCONOCIDO, y FALSO en los otros casos Ejemplo: Obtener los empleados que son vendedores, nacidos antes de F1, con sueldo mayor a 1000 IdEmpl Oficio FechaNac Sueldo.. Vend <F Vend Vend <F <F Cualquiera de estas tuplas pertenece potencialmente a la respuesta!! Si existiese la operación ES_DESC, se podría escribir: SELECT. WHERE ES_DESC (Oficio = Vend AND FechaNac < F1 AND Sueldo > 1000); Si ES_DESC no existe SELECT. WHERE (Oficio = Vend AND FechaNac IS NULL AND Sueldo IS NULL) OR (Oficio = Vend AND FechaNac < F1 AND Sueldo IS NULL) OR (Oficio IS NULL AND FechaNac < F1 AND Sueldo >1000) OR.; Deben establecerse las 7 configuraciones con información faltante. 8

9 ALGUNAS CONSIDERACIONES Un dominio se define como el conjunto de valores válidos un valor desconocido es válido Si fuera válido, una restricción de dominios nunca fallaría! VεDi sería VERDADERO si V es uno de los valores válidos, pero también si no, pues no se sabe si no podría ser igual al valor que representa DESCONOCIDO. Pero los dominios no deberían incluir desconocidos, pues sino una relación tampoco sería tal, ya que no se podría afirmar R D1xD2X xdn Que efecto tienen sobre las operaciones relacionales Selección se requiere que la condición evalúe en VERDADERO, no en FALSO ni DESCONOCIDO. Proyección implica la eliminación de duplicados, pero null<>null, entonces dos tuplas aparentemente iguales no podrían ser eliminadas!! (la misma tupla no sería igual a si misma!!) Unión e Intersección ídem Restricciones de integridad predicados que no deben evaluar en FALSO sin embargo si evalúa en DESCONOCIDO no podría asegurarse que la restricción no se satisface!! Para el WHERE, DESCONOCIDO se interpreta FALSO, para las restricciones, se interpreta VERDADERO!! Para ORDER BY, null es el mayor Para DISTINCT null es duplicado de null Para funciones de agregado, si cada ítem de datos en una columna es null, SUM(), AVG(), MIN(), MAX() devuelven null, COUNT() devuelve 0 COUNT(*) funciona sin depender de los valores de una columna. 9

10 CONSECUENCIAS: Las siguientes expresiones no se preservan en caso de participar nulls x=x x-x=0 x OR NOT x x*0=0 R R = R EJEMPLO: Sean las tablas DEPTO (IdDEPTO) y EMPL (IdEmpl, IdDepto), pobladas según DEPTO = {<D2>} y EMPL = {<E1,null>} La condición EMPL.IdDepto = DEPTO.IdDepto AND EMPL.IdDepto = D1 (1) DESCONOCIDO AND DESCONOCIDO DESCONOCIDO Si la base de datos tiene un optimizador, verá lo siguiente: a=b AND a=c, de lo que se infiere que b=c La condición puede completarse artificialmente a EMPL.IdDepto = DEPTO.IdDepto AND EMPL.IdDepto = D1 AND DEPTO.IdDepto = D1 Que evalúa DESCONOCIDO AND DESCONOCIDO AND FALSO FALSO! En el mundo real, el empleado pertenece a un DEPTO, que puede ser D1 u otro. Si es D1, (1) FALSO AND DESCONOCIDO FALSO Si no es D1, también evalúa en FALSO sin importar el valor null, en el mundo real siempre resulta FALSO cómo puede ser que lo que es verdadero en el mundo real y lo que es verdadero en la base de datos sean cosas distintas! La lógica de tres valores no parece interpretar adecuadamente lo que ocurre en el mundo real, aunque está implementada en la mayoría de los sistemas actuales. Cómo evitar los nulos proyecciones y selecciones (analizando atributos y relaciones inaplicables) 6FN 10

11 CLAVES INTELIGENTES Y CLAVES SURROGANTES Clave inteligente Denominada de esta forma por la semántica que conlleva (concepto relacionado con su estructura, por ejemplo NroMatricAlumno formado por tres partes) Doble rol: identifican y contienen información y semántica Clave Surrogante (SK) Es una columna que no está definida por requerimientos del negocio sino que son agregadas con el propósito de identificación Único rol: indican solamente la presencia de una entidad, pero no contienen información ni semántica Clave natural Columna o columnas elegidas por la organización para identificar registros, lo suficientemente estables como para ser elegidas como identificadores primarios CLAVES SURROGANTES Asociadas frecuentemente a identificadores de tuplas (tids) que relación tienen con los identificadores de entidades SK NO siempre existe la correspondencia tupla-entidad (jerarquías, proyecciones) tids tienen que ver con eficiencia (accesos rápidos) porque en la mayoría de los sistemas actuales hay una correspondencia casi directa entre tuplas y almacenamiento físico tids son ocultas al usuario, las SK NO una tid no es una columna de una tabla, una SK SI tids son conceptos físicos, SKs son conceptos lógicos tids no necesitan ser actualizadas, SK podrían ser modificadas y reasignadas (inconvenientes) CLAVES SURROGANTES involucran un único atributo la inserción de una nueva entidad provoca la generación de una SK única, nueva y que no será reutilizada habitualmente generadas en forma automática por el sistema de naturaleza incremental inconvenientes en la generación de índices algunos sistemas generan índices para los atributos únicos en forma automática la clave inteligente se convierte en alternativa más restricciones para verificar CUIDADO CON LAS DUPLICACIONES Y LA NULIDAD!! consultas en SQL más fáciles de escribir, pero pueden requerir más ensambles administración centralizada 11

Operaciones en el Modelo Relacional. Relacional. Relacional. Índice. Lenguajes de Consulta

Operaciones en el Modelo Relacional. Relacional. Relacional. Índice. Lenguajes de Consulta Operaciones en el Modelo Relacional Bases de Datos Ingeniería a Técnica T en Informática de Sistemas El interés de los usuarios de las bases de datos se suele centrar en realizar consultas (contestar a

Más detalles

Introducción al álgebra relacional. Con ejemplos en SQL

Introducción al álgebra relacional. Con ejemplos en SQL OpenStax-CNX module: m18351 1 Introducción al álgebra relacional. Con ejemplos en SQL Miguel-Angel Sicilia This work is produced by OpenStax-CNX and licensed under the Creative Commons Attribution License

Más detalles

Álgebra Relacional. Dra. Amparo López Gaona () Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Compu. Fac. Ciencias, UNAM / 1

Álgebra Relacional. Dra. Amparo López Gaona () Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Compu. Fac. Ciencias, UNAM / 1 Dra. Amparo López Gaona tación Fac. Ciencias, UNAM Álgebra relacional Conjunto de operaciones usadas para manipular relaciones. Estas operaciones toman relaciones como operandos y regresan relaciones que

Más detalles

CONSULTAS MULTITABLAS SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE

CONSULTAS MULTITABLAS SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE CONSULTAS MULTITABLAS SQL SERVER 2005 Manual de Referencia para usuarios Salomón Ccance CCANCE WEBSITE CONSULTAS MULTITABLAS Hasta ahora hemos visto consultas que obtienen los datos de una sola tabla,

Más detalles

Álgebra Relacional. Unidad 5

Álgebra Relacional. Unidad 5 Álgebra Relacional Unidad 5 Definición Álgebra es un sistema matemático que está formado por: Operandos. Valores o variables con los cuáles se pueden construir nuevos valores o variables Operadores. Símbolos

Más detalles

4. Modelo Relacional: Manipulación de los datos.

4. Modelo Relacional: Manipulación de los datos. Modelo Relacional: Manipulación de los datos. 54 4. Modelo Relacional: Manipulación de los datos. 4.1. Lenguaje de procedimiento: álgebra relacional Los lenguajes de procedimientos para consultar bases

Más detalles

Modelos y Bases de Datos

Modelos y Bases de Datos Modelos y Bases de Datos MODELOS Y BASES DE DATOS 1 Sesión No. 10 Nombre: Álgebra Relacional Contextualización En qué consiste el álgebra relacional? Se ha planteado hasta el momento cada uno de los procesos

Más detalles

1. DML. Las subconsultas

1. DML. Las subconsultas 1.1 Introducción 1. DML. Las subconsultas Una subconsulta es una consulta que aparece dentro de otra consulta o subconsulta en la lista de selección, en la cláusula WHERE o HAVING, originalmente no se

Más detalles

Práctica 3. Consultas SQL

Práctica 3. Consultas SQL Práctica 3. Consultas SQL 1. Enunciado En este ejercicio se realizarán consultas SQL que respondan a las preguntas que se plantearán sin utilizar QBE. Dada una base de datos denominada Empresa y definida

Más detalles

OPERACIONES FUNDAMENTALES DEL ÁLGEBRA RELACIONAL. Bases de Datos Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad Nacional de Colombia 2007

OPERACIONES FUNDAMENTALES DEL ÁLGEBRA RELACIONAL. Bases de Datos Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad Nacional de Colombia 2007 OPERACIONES FUNDAMENTALES DEL ÁLGEBRA RELACIONAL Bases de Datos Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad Nacional de Colombia 2007 Álgebra Relacional Álgebra Relacional El álgebra relacional es

Más detalles

Algebra Relacional Jos e Ram on Param a Gab ıa

Algebra Relacional Jos e Ram on Param a Gab ıa Álgebra Relacional Ramón Paramá Gabía Capítulo 4 Algebra relacional Ya hemos visto la estructura y las restricciones del modelo relacional, ahora pasamos a abordar la parte del modelo relacional que nos

Más detalles

Consultas con combinaciones

Consultas con combinaciones UNIDAD 1.- PARTE 2 MANIPULACIÓN AVANZADA DE DATOS CON SQL. BASES DE DATOS PARA APLICACIONES Xochitl Clemente Parra Armando Méndez Morales Consultas con combinaciones Usando combinaciones (joins), se pueden

Más detalles

Base de datos relacional

Base de datos relacional Base de datos relacional Una base de datos relacional es una base de datos que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar

Más detalles

select nombre from profesores where categoria='aso6';

select nombre from profesores where categoria='aso6'; 1 de 10 17/05/2013 14:00 Lecciones SQL > T11 Conjuntos Operaciones de conjuntos y MySQL Un operador sobre conjuntos combina el resultado de dos sentencias select en un único resultado. Dependiendo del

Más detalles

Capítulo 3: Álgebra Relacional

Capítulo 3: Álgebra Relacional Capítulo 3: Álgebra Relacional Dr. José Torres Jiménez Laboratorio de Tecnologías de Información Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN Cinvestav-Tamaulipas Dr. José Torres Jiménez (Cinvestav-LTI)

Más detalles

Sistemas de Datos Curso: Ernesto Chinkes. SQL Básico Algebra Relacional

Sistemas de Datos Curso: Ernesto Chinkes. SQL Básico Algebra Relacional SQL Básico Algebra Relacional Modelo Relacional Conceptos Relación Esquema Operaciones del Algebra Relacional Selección Proyección Unión Diferencia Producto Cartesiano Algebra Relacional Selección (σ)

Más detalles

LAS SUBCONSULTAS SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE

LAS SUBCONSULTAS SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE LAS SUBCONSULTAS SQL SERVER 2005 Manual de Referencia para usuarios Salomón Ccance CCANCE WEBSITE LAS SUBCONSULTAS Una subconsulta es una consulta que aparece dentro de otra consulta o subconsultas, en

Más detalles

SQL (DML) Carlos A. Olarte (carlosolarte@puj.edu.co) Gestión y Modelación de SQL Datos (DML)

SQL (DML) Carlos A. Olarte (carlosolarte@puj.edu.co) Gestión y Modelación de SQL Datos (DML) SQL (DML) Carlos A. Olarte (carlosolarte@puj.edu.co) Gestión y Modelación de Datos Outline 1 Actualización, Inserción y Modificación 2 Consultas (Queries) 3 Renombramiento 4 Ordenamiento 5 Reuniones 6

Más detalles

Bases de Datos 2. Teórico

Bases de Datos 2. Teórico Bases de Datos 2 Teórico Structured Query Language (SQL) Características de SQL Standard Opera sobre conjuntos de tuplas: incluso para las operaciones de inserción, borrado y actualización. No elimina

Más detalles

Codd propuso estos tres lenguajes como base teórica de cualquier lenguaje que quisiera cumplir con los requisitos formales del modelo.

Codd propuso estos tres lenguajes como base teórica de cualquier lenguaje que quisiera cumplir con los requisitos formales del modelo. 16/05/2012 1 Todo modelo de datos debe definir un lenguaje de definición de datos para crear las estructuras donde se almacenará la información y un lenguaje de manipulación de datos con el que acceder

Más detalles

Tablas. Estas serán las tablas que usaremos en la mayoría de ejemplos. Empleado

Tablas. Estas serán las tablas que usaremos en la mayoría de ejemplos. Empleado Álgebra Relacional Un álgebra es un sistema matemático constituido por Operandos: objetos (valores o variables) desde los cuales nuevos objetos pueden ser construidos. Operadores: símbolos que denotan

Más detalles

Bases de Datos 2. Teórico

Bases de Datos 2. Teórico Bases de Datos 2 Teórico El Algebra Relacional Visión General: Conjunto de operadores para consultar BD- Rs. Define conjunto de ops estándar en BD- Rs. Operadores que reciben relaciones y devuelven relaciones:

Más detalles

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias OBJETIVO: Identificar los conjuntos de números naturales, enteros, racionales e irracionales; resolver una operación binaria, representar un número racional

Más detalles

Ficheros y Bases de Datos Curso 2009-10 Ingeniería Técnica de Informática Primer Parcial. 1-Junio-2010. Nombre:

Ficheros y Bases de Datos Curso 2009-10 Ingeniería Técnica de Informática Primer Parcial. 1-Junio-2010. Nombre: Ficheros y Bases de Datos Curso 2009-10 Ingeniería Técnica de Informática Primer Parcial. 1-Junio-2010 Nombre: Se debe entregar esta hoja 2 horas 1 (3,5 puntos A partir de la información sobre la BD que

Más detalles

CONSULTAS CON SQL. 3. Hacer clic sobre el botón Nuevo de la ventana de la base de datos. Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo.

CONSULTAS CON SQL. 3. Hacer clic sobre el botón Nuevo de la ventana de la base de datos. Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo. CONSULTAS CON SQL 1. Qué es SQL? Debido a la diversidad de lenguajes y de bases de datos existentes, la manera de comunicar entre unos y otras sería realmente complicada a gestionar de no ser por la existencia

Más detalles

CONSULTAS DE RESUMEN SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE

CONSULTAS DE RESUMEN SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE CONSULTAS DE RESUMEN SQL SERVER 2005 Manual de Referencia para usuarios Salomón Ccance CCANCE WEBSITE CONSULTAS DE RESUMEN Una de las funcionalidades de la sentencia SELECT es el permitir obtener resúmenes

Más detalles

ESQUEMA DE BASE DE DATOS ATROPELLOS

ESQUEMA DE BASE DE DATOS ATROPELLOS ESQUEMA DE BASE DE DATOS ATROPELLOS PEATONES (dni: domdni, nombre: domnombre, edad: domedad) CP(dni) COCHES (matrícula: dommat, marca: domcad, modelo: domcad) CP(matrícula) ATROPELLADOS (dni: domdni, matrícula:

Más detalles

Temario. Índices simples Árboles B Hashing

Temario. Índices simples Árboles B Hashing Temario Introducción y fundamentos Introducción a SQL Modelo Entidad / Relación Modelo relacional Diseño relacional: formas normales Consultas Cálculo relacional Álgebra relacional Implementación de bases

Más detalles

LABORATORIO Nº 2 GUÍA PARA REALIZAR FORMULAS EN EXCEL

LABORATORIO Nº 2 GUÍA PARA REALIZAR FORMULAS EN EXCEL OBJETIVO Mejorar el nivel de comprensión y el manejo de las destrezas del estudiante para utilizar formulas en Microsoft Excel 2010. 1) DEFINICIÓN Una fórmula de Excel es un código especial que introducimos

Más detalles

Sistemas de Bases de Datos I. Modelo Lógico Modelo Relacional

Sistemas de Bases de Datos I. Modelo Lógico Modelo Relacional Sistemas de Bases de Datos I Modelo Lógico Modelo Relacional Modelo Lógico Modelo Relacional Esquema Relacional (E- R) Es la representación de un DER mediante tablas. Algebra Relacional Modelo Relacional

Más detalles

TEMA II. El Modelo Relacional de Datos. El Modelo Relacional de Datos. El Modelo Relacional de Datos. El Modelo Relacional de Datos. Temario (cont.

TEMA II. El Modelo Relacional de Datos. El Modelo Relacional de Datos. El Modelo Relacional de Datos. El Modelo Relacional de Datos. Temario (cont. El Modelo Relacional de Datos TEMA II El Modelo Relacional de Datos Objetivos: conocer las estructuras de datos del modelo: la tupla y la relación, así como sus operadores asociados, conocer básicamente

Más detalles

Structured Query Language (SQL) Fundamentos de Bases de Datos InCo - 2011

Structured Query Language (SQL) Fundamentos de Bases de Datos InCo - 2011 Structured Query Language () Fundamentos de Bases de Datos InCo - Un poco de historia Lenguajes de consulta relacionales: SEQUEL (IBM-1970) QUEL (Ingres-1970) QBE (IBM-1970) es el lenguaje comercial más

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL DE ASUNCION FACULTAD POLITÉCNICA CARRERA: LCIK MATERIA: Bases de Datos I Prof: Lic. Lilian Riveros Unidad 2: Modelo Relacional

UNIVERSIDAD NACIONAL DE ASUNCION FACULTAD POLITÉCNICA CARRERA: LCIK MATERIA: Bases de Datos I Prof: Lic. Lilian Riveros Unidad 2: Modelo Relacional El Modelo Relacional es un modelo de datos que nos permite describir la estructura de una base de datos a nivel lógico. En 1969, Edgar Frank Ted Codd (1923-2003) introduce el modelo relacional con una

Más detalles

S.Q.L. (Lenguaje de Consulta Estructurada)

S.Q.L. (Lenguaje de Consulta Estructurada) S.Q.L. (Lenguaje de Consulta Estructurada) S.Q.L. - Consultas SQL tiene una instrucción básica para obtener información de una base de datos: la instrucción SELECT (seleccionar). Básicamente la instrucción

Más detalles

BASE DE DATOS RELACIONALES

BASE DE DATOS RELACIONALES BASE DE DATOS RELACIONALES Una base de datos relacional es una base de datos que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo más utilizado en la actualidad para implementar bases de datos ya

Más detalles

Una desigualdad se obtiene al escribir dos expresiones numéricas o algebraicas relacionadas con alguno de los símbolos

Una desigualdad se obtiene al escribir dos expresiones numéricas o algebraicas relacionadas con alguno de los símbolos MATEMÁTICAS BÁSICAS DESIGUALDADES DESIGUALDADES DE PRIMER GRADO EN UNA VARIABLE La epresión a b significa que "a" no es igual a "b ". Según los valores particulares de a de b, puede tenerse a > b, que

Más detalles

ÁLGEGRA RELACIONAL AUTORÍA ÁNGEL LUIS COBO YERA TEMÁTICA BASES DE DATOS ETAPA CICLOS FORMATIVOS.

ÁLGEGRA RELACIONAL AUTORÍA ÁNGEL LUIS COBO YERA TEMÁTICA BASES DE DATOS ETAPA CICLOS FORMATIVOS. ÁLGEGRA RELACIONAL AUTORÍA ÁNGEL LUIS COBO YERA TEMÁTICA BASES DE DATOS ETAPA CICLOS FORMATIVOS. Resumen En este artículo, se explican los conceptos fundamentales de las operaciones de álgebra relacional,

Más detalles

Conceptos Avanzados de Bases de datos

Conceptos Avanzados de Bases de datos Página 1 Conceptos Avanzados de Bases de datos (1) Introducción a las Bases de Datos (2) Lenguaje Estándar de Consultas SQL Definición formal SQL Página 2 Es un conjunto exhaustivo (en su modelización

Más detalles

Estructuras de Datos y Algoritmos. Árboles de Expresión

Estructuras de Datos y Algoritmos. Árboles de Expresión Estructuras de Datos y Algoritmos Árboles de Expresión Año 2014 Introducción Los avances tecnológicos producen día a día una gran cantidad de información que debe ser almacenada y procesada en forma eficiente.

Más detalles

Correspondencias entre taxonomías XBRL y ontologías en OWL Unai Aguilera, Joseba Abaitua Universidad de Deusto, EmergiaTech

Correspondencias entre taxonomías XBRL y ontologías en OWL Unai Aguilera, Joseba Abaitua Universidad de Deusto, EmergiaTech Correspondencias entre taxonomías XBRL y ontologías en OWL Unai Aguilera, Joseba Abaitua Universidad de Deusto, EmergiaTech Resumen Todo documento XBRL contiene cierta información semántica que se representa

Más detalles

DML en SQL. Consultas sencillas usando el DML de SQL

DML en SQL. Consultas sencillas usando el DML de SQL DML en SQL Consultas sencillas usando el DML de SQL Base Datos de Películas Para rellenar la base se ha utilizado información proveniente de The internet Movie- Database http://www.imdb.com/list Todos

Más detalles

OPERADORES LÓGICOS Y DE COMPARACIÓN EN PHP. PRIORIDADES. EJEMPLOS. EJERCICIOS RESUELTOS. (CU00818B)

OPERADORES LÓGICOS Y DE COMPARACIÓN EN PHP. PRIORIDADES. EJEMPLOS. EJERCICIOS RESUELTOS. (CU00818B) APRENDERAPROGRAMAR.COM OPERADORES LÓGICOS Y DE COMPARACIÓN EN PHP. PRIORIDADES. EJEMPLOS. EJERCICIOS RESUELTOS. (CU00818B) Sección: Cursos Categoría: Tutorial básico del programador web: PHP desde cero

Más detalles

Curso: Base de Datos Distribuidas. Unidad 3: Optimización de las Estrategias de Acceso. M. en C. José Mario Martínez Castro

Curso: Base de Datos Distribuidas. Unidad 3: Optimización de las Estrategias de Acceso. M. en C. José Mario Martínez Castro Curso: Base de Datos Distribuidas Unidad 3: Optimización de las Estrategias de Acceso M. en C. José Mario Martínez Castro Chilpancingo, Gro., Febrero del 2007 CONTENIDO 3.1. Importancia de la Optimización

Más detalles

OPTIMIZACIÓN DE CONSULTAS EN SQL. Análisis de Consultas y Transacciones Ajuste de Indices Ajuste de Consultas

OPTIMIZACIÓN DE CONSULTAS EN SQL. Análisis de Consultas y Transacciones Ajuste de Indices Ajuste de Consultas OPTIMIZACIÓN DE CONSULTAS EN SQL Análisis de Consultas y Transacciones Ajuste de Indices Ajuste de Consultas Análisis de Consultas y Transacciones Para elaborar el diseño físico de la base de datos debemos

Más detalles

Universidad Católica del Maule. Fundamentos de Computación Especificación de tipos de datos ESPECIFICACIÓN ALGEBRAICA DE TIPOS DE DATOS

Universidad Católica del Maule. Fundamentos de Computación Especificación de tipos de datos ESPECIFICACIÓN ALGEBRAICA DE TIPOS DE DATOS Especificación algebraica ESPECIFICACIÓN ALGEBRAICA DE TIPOS DE DATOS Un tipo abstracto de datos se determina por las operaciones asociadas, incluyendo constantes que se consideran como operaciones sin

Más detalles

UNIDAD 1.- PARTE 1 MANIPULACIÓN AVANZADA DE DATOS CON SQL. BASES DE DATOS PARA APLICACIONES. Xochitl Clemente Parra Armando Méndez Morales

UNIDAD 1.- PARTE 1 MANIPULACIÓN AVANZADA DE DATOS CON SQL. BASES DE DATOS PARA APLICACIONES. Xochitl Clemente Parra Armando Méndez Morales UNIDAD 1.- PARTE 1 MANIPULACIÓN AVANZADA DE DATOS CON SQL. BASES DE DATOS PARA APLICACIONES Xochitl Clemente Parra Armando Méndez Morales Práctica preliminar Crear la siguiente base de datos de prácticas

Más detalles

TEMA 3 PROFESOR: M.C. ALEJANDRO GUTIÉRREZ DÍAZ 2 3. PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS

TEMA 3 PROFESOR: M.C. ALEJANDRO GUTIÉRREZ DÍAZ 2 3. PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS 1 1 BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS TEMA 3 PROFESOR: M.C. ALEJANDRO GUTIÉRREZ DÍAZ 2 3. PROCESAMIENTO DE CONSULTAS DISTRIBUIDAS 3.1 Metodología del procesamiento de consultas distribuidas 3.2 Estrategias de

Más detalles

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 10. Álgebra Relacional

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 10. Álgebra Relacional FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tema 10. Álgebra Relacional 1.- Introducción. 2.- Una Sintaxis para el Álgebra Relacional. 3.- Asignación Relacional. 4.- Operaciones Tradicionales

Más detalles

La calidad de los datos ha mejorado, se ha avanzado en la construcción de reglas de integridad.

La calidad de los datos ha mejorado, se ha avanzado en la construcción de reglas de integridad. MINERIA DE DATOS PREPROCESAMIENTO: LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN El éxito de un proceso de minería de datos depende no sólo de tener todos los datos necesarios (una buena recopilación) sino de que éstos estén

Más detalles

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 9. Reglas de Integridad

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 9. Reglas de Integridad FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tema 9. Reglas de Integridad 1.- Introducción. 2.- Claves Primarias. 3.- Regla de Integridad de Entidades. 4.- Claves Ajenas. 5.- Regla de Integridad

Más detalles

Tema 3. El modelo Relacional

Tema 3. El modelo Relacional Tema 3. El modelo Relacional Juan Ignacio Rodríguez de León Resumen Presenta el modelo entidad-relación. Visión de alto nivel de las cuestiones referentes a diseño de bases de datos y los problemas encontrados

Más detalles

Unidad III: Lenguaje de manipulación de datos (DML) 3.1 Inserción, eliminación y modificación de registros

Unidad III: Lenguaje de manipulación de datos (DML) 3.1 Inserción, eliminación y modificación de registros Unidad III: Lenguaje de manipulación de datos (DML) 3.1 Inserción, eliminación y modificación de registros La sentencia INSERT permite agregar nuevas filas de datos a las tablas existentes. Está sentencia

Más detalles

Restricciones de Integridad

Restricciones de Integridad Restricciones de Integridad Amparo López Gaona México, D.F. Semestre 2000-I Restricciones de Integridad Las principales restricciones de integridad que pueden indicarse son: La clave primaria. Claves candidatas.

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS UNIDAD II

GUÍA DE EJERCICIOS UNIDAD II UNIDAD II: INTEGRAL DEFINIDA UNIVERSIDAD DE CARABOBO FACULTAD DE INGENIERÍA ESTUDIOS BÁSICOS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ANÁLISIS MATEMÁTICO II Corregido por: Prof. AOUAD Jamil Prof. LAURENTÍN María Prof.

Más detalles

Diseño de Bases de Datos Bases de Datos Documentales Grao en Información e Documentación Curso 2013/2014

Diseño de Bases de Datos Bases de Datos Documentales Grao en Información e Documentación Curso 2013/2014 Bases de Datos Documentales Curso 2013/2014 Miguel Ángel Rodríguez Luaces Laboratorio de Bases de Datos Universidade da Coruña El proceso de diseño El último día... Los problemas de no utilizar un SGBD:

Más detalles

Modelo Relacional: Conceptos

Modelo Relacional: Conceptos Relacional: Conceptos M. -Tastets Universidad de Concepción,Chile www.inf.udec.cl\ andrea andrea@udec.cl II Semestre - 2007 de la Unidad Introducir los conceptos básicos asociados con los elementos estructurales

Más detalles

Teoría formal de la normalización de esquemas relacionales. Definición formal de las tres primeras Formas Normales

Teoría formal de la normalización de esquemas relacionales. Definición formal de las tres primeras Formas Normales Teoría formal de la normalización de esquemas relacionales. Definición formal de las tres primeras Formas Normales Normalización de esquemas relacionales Motivación Sea la BD de proveedores y partes, con

Más detalles

Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1

Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1 Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1 1 de agosto de 2003 1. Introducción Cualquier modelo de una situación es una simplificación de la situación real. Por lo tanto,

Más detalles

Estrategias Didácticas B-Learning: ÁLGEBRA RELACIONAL

Estrategias Didácticas B-Learning: ÁLGEBRA RELACIONAL Estrategias Didácticas B-Learning: ÁLGEBRA RELACIONAL Mg. Guillermo Bernardo Durán González Guillermo.duran.g@gmail.com Modelo de diseño instruccional, basado en la modalidad semi-presencial b-learning,

Más detalles

Programa para el Mejoramiento de la Enseñanza de la Matemática en ANEP Proyecto: Análisis, Reflexión y Producción. Fracciones

Programa para el Mejoramiento de la Enseñanza de la Matemática en ANEP Proyecto: Análisis, Reflexión y Producción. Fracciones Fracciones. Las fracciones y los números Racionales Las fracciones se utilizan cotidianamente en contextos relacionados con la medida, el reparto o como forma de relacionar dos cantidades. Tenemos entonces

Más detalles

Matrices: Conceptos y Operaciones Básicas

Matrices: Conceptos y Operaciones Básicas Matrices: Conceptos y Operaciones Básicas Departamento de Matemáticas, CCIR/ITESM 8 de septiembre de 010 Índice 111 Introducción 1 11 Matriz 1 113 Igualdad entre matrices 11 Matrices especiales 3 115 Suma

Más detalles

Otros tipos de Consultas

Otros tipos de Consultas Otros tipos de Consultas Tabla de contenidos 1.- CONSULTA DE SELECCIÓN INTERACTIVA... 3 2.- CONSULTAS DE ACCIÓN... 4 3.- CONSULTAS DE TABLAS DE REFERENCIAS CRUZADAS... 6 Universidad de Salamanca Facultad

Más detalles

4 Integridad de datos relacional: llaves candidatas y temas relacionados.

4 Integridad de datos relacional: llaves candidatas y temas relacionados. 4 Integridad de datos relacional: llaves candidatas y temas relacionados. 4.1 Introducción. 4.2 Llaves candidatas. 4.3 Llaves primarias y llaves alternas. 4.4 Llaves foráneas. 4.5 Reglas de llaves foráneas.

Más detalles

Gestión de Permisos. Documento de Construcción. Copyright 2014 Bizagi

Gestión de Permisos. Documento de Construcción. Copyright 2014 Bizagi Gestión de Permisos Documento de Construcción Gestión de Permisos 1 Tabla De Contenido Descripción del Proceso... 3 Factores Importantes En La Construcción Del Proceso... 4 Modelo de Datos... 4 Principales

Más detalles

NÚMEROS NATURALES Y NÚMEROS ENTEROS

NÚMEROS NATURALES Y NÚMEROS ENTEROS NÚMEROS NATURALES Y NÚMEROS ENTEROS Los números naturales surgen como respuesta a la necesidad de nuestros antepasados de contar los elementos de un conjunto (por ejemplo los animales de un rebaño) y de

Más detalles

3.2 Operaciones aritmético-lógicas en Pascal

3.2 Operaciones aritmético-lógicas en Pascal 3.2 Operaciones aritmético-lógicas en Pascal Operadores Los operadores sirven para combinar los términos de las expresiones. En Pascal, se manejan tres grupos de operadores : 1. ARITMÉTICOS 2. RELACIONALES

Más detalles

Bases de Datos: Structured Query Language (SQL)

Bases de Datos: Structured Query Language (SQL) Structured Query Language (SQL): Introducción Bases de Datos: Structured Query Language (SQL) Franco Guidi Polanco Escuela de Ingeniería Industrial Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile

Más detalles

CASO PRÁCTICO DISTRIBUCIÓN DE COSTES

CASO PRÁCTICO DISTRIBUCIÓN DE COSTES CASO PRÁCTICO DISTRIBUCIÓN DE COSTES Nuestra empresa tiene centros de distribución en tres ciudades europeas: Zaragoza, Milán y Burdeos. Hemos solicitado a los responsables de cada uno de los centros que

Más detalles

Tema 4 : Lenguajes formales del modelo relacional

Tema 4 : Lenguajes formales del modelo relacional Bases de Datos y Sistemas de la Información Facultad de Informática Universidad Complutense de Madrid Tema 4 : Lenguajes formales del modelo relacional Se trata de los lenguajes formales de manipulación

Más detalles

Repaso de Conceptos Básicos de Bases de Datos

Repaso de Conceptos Básicos de Bases de Datos escuela técnica superior de ingeniería informática Repaso de Conceptos Básicos de Bases de Datos Departamento de Lenguajes Grupo de Ingeniería del Software Septiembre 2004 Definición Una base de datos

Más detalles

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 8. Elementos Básicos

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 8. Elementos Básicos FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tema 8. Elementos Básicos 1.- Ejemplo Introductorio. 2.- Dominios. 3.- Relaciones. 4.- Bases de Datos Relacionales. (Capítulo 11 del Date) EJEMPLO

Más detalles

6- Combinación de tablas

6- Combinación de tablas Objetivos: 6- Combinación de tablas Utiliza sentencias para unir los datos de diferentes tablas. Recursos: Microsoft SQL Server Management Studio Guías prácticas. Script de bases de datos. Introducción

Más detalles

Tema 07. LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES

Tema 07. LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Tema 07 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Límite de una función en un punto Vamos a estudiar el comportamiento de las funciones f ( ) g ( ) ENT[ ] h ( ) i ( ) en el punto Para ello, damos a valores próimos

Más detalles

Diseño Estructurado de Algoritmos

Diseño Estructurado de Algoritmos Diseño Estructurado de Algoritmos 1 Sesión No. 5 Nombre: Primitivas para el diseño de instrucciones. Segunda parte. Objetivo de la sesión: Al concluir la sesión el estudiante identificará las diferentes

Más detalles

Definición de XQuery.

Definición de XQuery. Definición de XQuery. Podemos definir XQuery con un símil en el que XQuery es a XML lo mismo que SQL es a las bases de datos relacionales. XQuery es un lenguaje de consulta diseñado para escribir consultas

Más detalles

Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos

Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 2004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 1 Conjuntos y Subconjuntos

Más detalles

- Bases de Datos - - Diseño Físico - Luis D. García

- Bases de Datos - - Diseño Físico - Luis D. García - Diseño Físico - Luis D. García Abril de 2006 Introducción El diseño de una base de datos está compuesto por tres etapas, el Diseño Conceptual, en el cual se descubren la semántica de los datos, definiendo

Más detalles

Base de datos I Facultad de Ingeniería. Escuela de computación.

Base de datos I Facultad de Ingeniería. Escuela de computación. Base de datos I Facultad de Ingeniería. Escuela de computación. Introducción Este manual ha sido elaborado para orientar al estudiante de Bases de datos I en el desarrollo de sus prácticas de laboratorios,

Más detalles

DISEÑO DEL SOFTWARE TRAFFIC ANALYZER. Analyzer. En este capítulo se reporta el desarrollo que se llevó a cabo para realizar el software

DISEÑO DEL SOFTWARE TRAFFIC ANALYZER. Analyzer. En este capítulo se reporta el desarrollo que se llevó a cabo para realizar el software 3 Diseño del Software Traffic Analyzer En este capítulo se reporta el desarrollo que se llevó a cabo para realizar el software que analiza el tráfico en redes de telefonía y computadoras, denominado Traffic

Más detalles

Boletín de Problemas de la Asignatura II18 Bases de Datos. Ingeniería Informática Universitat Jaume I

Boletín de Problemas de la Asignatura II18 Bases de Datos. Ingeniería Informática Universitat Jaume I Boletín de Problemas de la Asignatura II18 Bases de Datos Ingeniería Informática Universitat Jaume I Ingeniería Informática. Universitat Jaume I II18 - Bases de Datos. Práctica 1 Práctica 1 Objetivos de

Más detalles

BASES DE DATOS I. Algebra Relacional

BASES DE DATOS I. Algebra Relacional BASES DE DATOS I Algebra Relacional Edgar Frank Codd (23 de agosto 1923 18 de Abril 2003) Nació en Portland Bill, Dorset (Reino Unido) Estudió Matemáticas y Química en Oxford. Trabajó como programador

Más detalles

En cualquier caso, tampoco es demasiado importante el significado de la "B", si es que lo tiene, lo interesante realmente es el algoritmo.

En cualquier caso, tampoco es demasiado importante el significado de la B, si es que lo tiene, lo interesante realmente es el algoritmo. Arboles-B Características Los árboles-b son árboles de búsqueda. La "B" probablemente se debe a que el algoritmo fue desarrollado por "Rudolf Bayer" y "Eduard M. McCreight", que trabajan para la empresa

Más detalles

Centro de Capacitación en Informática

Centro de Capacitación en Informática Fórmulas y Funciones Las fórmulas constituyen el núcleo de cualquier hoja de cálculo, y por tanto de Excel. Mediante fórmulas, se llevan a cabo todos los cálculos que se necesitan en una hoja de cálculo.

Más detalles

5- Uso de sentencias avanzadas

5- Uso de sentencias avanzadas Objetivos: 5- Uso de sentencias avanzadas Elaborar sentencias de manejo de datos. Recursos: Microsoft SQL Server Management Studio Guías prácticas. Introducción: Después de trabajar con las sentencias

Más detalles

LENGUAJES DE CONSULTA ORIENTADOS A OBJETOS

LENGUAJES DE CONSULTA ORIENTADOS A OBJETOS LENGUAJES DE CONSULTA ORIENTADOS A OBJETOS Los lenguajes de consulta constituyen una funcionalidad importante de los SGBDOO. El usuario puede recuperar los datos especificando simplemente las condiciones

Más detalles

Los números racionales

Los números racionales Los números racionales Los números racionales Los números fraccionarios o fracciones permiten representar aquellas situaciones en las que se obtiene o se debe una parte de un objeto. Todas las fracciones

Más detalles

Operación Microsoft Access 97

Operación Microsoft Access 97 Utilizar expresiones y criterios Trabajar con expresiones Las expresiones son un componente fundamental de numerosas operaciones en Access. Una expresión es una combinación de símbolos (identificadores,

Más detalles

Tema 3. Espacios vectoriales

Tema 3. Espacios vectoriales Tema 3. Espacios vectoriales Estructura del tema. Definición y propiedades. Ejemplos. Dependencia e independencia lineal. Conceptos de base y dimensión. Coordenadas Subespacios vectoriales. 0.1. Definición

Más detalles

Base de datos en Excel

Base de datos en Excel Base de datos en Excel Una base datos es un conjunto de información que ha sido organizado bajo un mismo contexto y se encuentra almacenada y lista para ser utilizada en cualquier momento. Las bases de

Más detalles

TEMA 20: CONCEPTOS BÁSICOS DE SQL

TEMA 20: CONCEPTOS BÁSICOS DE SQL TEMA 20: CONCEPTOS BÁSICOS DE SQL OBJETIVOS DEL TEMA Introducción al lenguaje de consultas SQL. Para iniciar esta parte del curso se va a utilizar el programa SQLITE que es sencillo, multiplataforma y

Más detalles

Tecnología de la Información y la Comunicación. Base de datos. Consultas - 2007 -

Tecnología de la Información y la Comunicación. Base de datos. Consultas - 2007 - Tecnología de la Información y la Comunicación Base de datos Consultas - 2007 - Profesores del área Informática: Guillermo Storti Gladys Ríos Gabriel Campodónico Consultas Se utilizan consultas para ver,

Más detalles

TEMA 4. Diseño Lógico de bases de datos relacionales.

TEMA 4. Diseño Lógico de bases de datos relacionales. TEMA 4. Diseño Lógico de bases de datos relacionales. 1. El modelo relacional La teoría formal que constituye los cimientos de los sistemas relacionales se conoce como modelo de datos relacional. Cuando

Más detalles

INSTITUTO VALLADOLID PREPARATORIA página 9

INSTITUTO VALLADOLID PREPARATORIA página 9 INSTITUTO VALLADOLID PREPARATORIA página 9 página 10 FACTORIZACIÓN CONCEPTO Para entender el concepto teórico de este tema, es necesario recordar lo que se mencionó en la página referente al nombre que

Más detalles

PROYECTO CALIDAD DE DATOS CURSO 2011

PROYECTO CALIDAD DE DATOS CURSO 2011 PROYECTO CALIDAD DE DATOS CURSO 2011 GRUPO 4 1A. PARTE: MEDICIÓN DE CALIDAD EN LAS FUENTES DE DATOS Estela Pratto C.I. 3.267.004-3 Alexander Llanes C.I. 4.587.761-0 Fernando Plachicoff C.I. 4.611.006-9

Más detalles

Lección 1-Introducción a los Polinomios y Suma y Resta de Polinomios. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2009

Lección 1-Introducción a los Polinomios y Suma y Resta de Polinomios. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2009 Lección 1-Introducción a los Polinomios y Suma y Resta de Polinomios Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2009 Objetivos de la Lección Al finalizar esta lección los estudiantes: Identificarán, de una lista de expresiones

Más detalles

Inter American Accreditation Cooperation. Grupo de prácticas de auditoría de acreditación Directriz sobre:

Inter American Accreditation Cooperation. Grupo de prácticas de auditoría de acreditación Directriz sobre: Grupo de prácticas de auditoría de acreditación Directriz sobre: Auditando la competencia de los auditores y equipos de auditores de organismos de certificación / registro de Sistemas de Gestión de Calidad

Más detalles

Para manipular relaciones completas, el álgebra relacional proporciona una serie de operadores que podemos clasificar en:

Para manipular relaciones completas, el álgebra relacional proporciona una serie de operadores que podemos clasificar en: 1.4 ÁLGEBRA RELACIONAL El modelo relacional lleva asociado a su parte estática, estructura y restricciones) una dinámica que permite la transformación entre estados de la BD. Esta transformación de un

Más detalles

Diseño de bases de datos Diapositiva 1

Diseño de bases de datos Diapositiva 1 Diseño o de bases de datos Objetivos del Diseño Principios del Diseño de BD Proceso de Diseño Normalización Diseño de Tablas: Claves Relaciones Integridad referencial Convenciones de nomenclatura Diseño

Más detalles

Este documento ha sido generado para facilitar la impresión de los contenidos. Los enlaces a otras páginas no serán funcionales.

Este documento ha sido generado para facilitar la impresión de los contenidos. Los enlaces a otras páginas no serán funcionales. Este documento ha sido generado para facilitar la impresión de los contenidos. Los enlaces a otras páginas no serán funcionales. Introducción Por qué La Geometría? La Geometría tiene como objetivo fundamental

Más detalles

GUÍAS. Módulo de Diseño de software SABER PRO 2013-2

GUÍAS. Módulo de Diseño de software SABER PRO 2013-2 GUÍAS Módulo de Diseño de software SABER PRO 2013-2 GUÍAS Módulo de diseño en ingeniería El diseño de productos tecnológicos (artefactos, procesos, sistemas e infraestructura) está en el centro de la naturaleza

Más detalles