Table1 attribute1 Table2 attribute2. Table3. TableA attribute a attribute b

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

Download "Table1 attribute1 Table2 attribute2. Table3. TableA attribute a attribute b"

Transcripción

1 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 destino TableA attribute a attribute b

2 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 destino TableA attribute a attribute b

3 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 destino TableA attribute a attribute b

4 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 destino TableA attribute a attribute b

5 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 destino TableA attribute a attribute b

6 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 M destino TableA attribute a attribute b

7 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 M destino TableA attribute a attribute b

8 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 M destino TableA attribute a attribute b

9 M fuente Table1 attribute1 Table2 attribute2 TableB Table3 M destino TableA attribute a attribute b Si M se especifica en un lenguaje L Puede M especificarse también en L?

10 Las propuestas actuales no resuelven el problema. Considerando los lenguajes de mapeo más usados en la práctica:

11 Las propuestas actuales no resuelven el problema. Considerando los lenguajes de mapeo más usados en la práctica: Inversa (Fagin 06): muy pocos mapeos tienen inversa

12 Las propuestas actuales no resuelven el problema. Considerando los lenguajes de mapeo más usados en la práctica: Inversa (Fagin 06): muy pocos mapeos tienen inversa Quasi-inversa (Fagin et al. 07): no siempre existe, y no admite lenguaje cerrado

13 Las propuestas actuales no resuelven el problema. Considerando los lenguajes de mapeo más usados en la práctica: Inversa (Fagin 06): muy pocos mapeos tienen inversa Quasi-inversa (Fagin et al. 07): no siempre existe, y no admite lenguaje cerrado Maximum-Recovery (Arenas, Pérez, Riveros 08): siempre existe, pero no admite lenguaje cerrado

14 Las propuestas actuales no resuelven el problema. Considerando los lenguajes de mapeo más usados en la práctica: Inversa (Fagin 06): muy pocos mapeos tienen inversa Quasi-inversa (Fagin et al. 07): no siempre existe, y no admite lenguaje cerrado Maximum-Recovery (Arenas, Pérez, Riveros 08): siempre existe, pero no admite lenguaje cerrado Existe una noción de inverso que admita un lenguaje L cerrado bajo inversión?

15 Propiedades de Clausura para Operadores de Mapeos Jorge Pérez Alumno de Doctorado Departamento de Ciencia de la Computación Pontificia Universidad Católica de Chile trabajo conjunto con Marcelo Arenas, Cristian Riveros, Juan Reutter

16 Contribuciones Conceptualmente Una nueva noción de inversa basada en consultas conjuntivas, CQ-Maximum Recovery que admite un lenguaje cerrado

17 Contribuciones Conceptualmente Una nueva noción de inversa basada en consultas conjuntivas, CQ-Maximum Recovery que admite un lenguaje cerrado Tecnicamente Condiciones necesarias y suficiente para existencia Algoritmo para computar una inversa Demostración de que admite un lenguaje cerrado Demostración de que consultas conjuntivas maximal

18 Consultas conjuntivas CQ (SELECT-FROM-WHERE de SQL) Ejemplo consulta conjuntiva (CQ) Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre).

19 Consultas conjuntivas CQ (SELECT-FROM-WHERE de SQL) Ejemplo consulta conjuntiva (CQ) Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). nombres de alumnos y sus carreras?

20 Consultas conjuntivas CQ (SELECT-FROM-WHERE de SQL) Ejemplo consulta conjuntiva (CQ) Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). nombres de alumnos y sus carreras? SELECT Alumno.nombre, Carrera.nombre FROM Alumno, Carrera WHERE Alumno.carrera id = Carrera.id

21 Consultas conjuntivas CQ (SELECT-FROM-WHERE de SQL) Ejemplo consulta conjuntiva (CQ) Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). nombres de alumnos y sus carreras? SELECT Alumno.nombre, Carrera.nombre FROM Alumno, Carrera WHERE Alumno.carrera id = Carrera.id Q(x, y) = U Alumno(x, U) Carrera(U, y)

22 Consultas conjuntivas CQ (SELECT-FROM-WHERE de SQL) Ejemplo: consulta conjuntiva con desigualdades (CQ ) Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre).

23 Consultas conjuntivas CQ (SELECT-FROM-WHERE de SQL) Ejemplo: consulta conjuntiva con desigualdades (CQ ) Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). nombres de alumnos que cursan dos carreras y sus carreras?

24 Consultas conjuntivas CQ (SELECT-FROM-WHERE de SQL) Ejemplo: consulta conjuntiva con desigualdades (CQ ) Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). nombres de alumnos que cursan dos carreras y sus carreras? Q(x, y, z) = U, V Alumno(x, U) Alumno(x, V) Carrera(U, y) Carrera(V, z) y z

25 Mapeos entre esquemas Ejemplo fuente: Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). destino: Estudiante(id,nombre,nom carrera), Depto(id, carrera)

26 Mapeos entre esquemas Ejemplo fuente: Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). destino: Estudiante(id,nombre,nom carrera), Depto(id, carrera) Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z).

27 Mapeos entre esquemas Ejemplo fuente: Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). destino: Estudiante(id,nombre,nom carrera), Depto(id, carrera) Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z). En general Un mapeo CQ -to-cq es un conjunto de fórmulas

28 Mapeos entre esquemas Ejemplo fuente: Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). destino: Estudiante(id,nombre,nom carrera), Depto(id, carrera) Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z). En general Un mapeo CQ -to-cq es un conjunto de fórmulas ϕ(x 1,x 2,...,x n ) ψ(x 1,x 2,...,x n )

29 Mapeos entre esquemas Ejemplo fuente: Alumno(nombre, carrera id), Carrera(id,nombre). destino: Estudiante(id,nombre,nom carrera), Depto(id, carrera) Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z). En general Un mapeo CQ -to-cq es un conjunto de fórmulas ϕ(x 1,x 2,...,x n ) ψ(x 1,x 2,...,x n ) ϕ(x 1,x 2,...,x n ) es una consulta CQ ψ(x 1,x 2,...,x n ) es una consulta CQ

30 Intercambio de datos Ejemplo Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z).

31 Intercambio de datos Ejemplo Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z). Alumno nombre carrera id Valesca 1 Guillermo 1 Rosa 1 Jose 3 Carrera id nombre 1 Computación 2 Química 3 Mecánica

32 Intercambio de datos Ejemplo Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z). Alumno nombre carrera id Valesca 1 Guillermo 1 Rosa 1 Jose 3 Carrera id nombre 1 Computación 2 Química 3 Mecánica

33 Intercambio de datos Ejemplo Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z). Alumno nombre carrera id Valesca 1 Guillermo 1 Rosa 1 Jose 3 Estudiante id nombre nombre carrera I1 Valesca Computación I2 Guillermo Computación I3 Rosa Computación I4 Jose Mecánica Carrera id nombre 1 Computación 2 Química 3 Mecánica id D1 D2 Depto nombre Computación Mecánica

34 Intercambio de datos Ejemplo Alumno(x, y) Carrera(y, z) I D. Estudiante(I, x, z) Depto(D, z). Alumno nombre carrera id Valesca 1 Guillermo 1 Rosa 1 Jose 3 Estudiante id nombre nombre carrera I1 Valesca Computación I2 Guillermo Computación I3 Rosa Computación I4 Jose Mecánica Solución canónica Carrera id nombre 1 Computación 2 Química 3 Mecánica id D1 D2 Depto nombre Computación Mecánica

35 CQ-maximum recovery Sean M un mapeo entre un esquema fuente y uno destino D 1 una BD en el esquema fuente D 2 la BD destino obtenida usando M desde D 1

36 CQ-maximum recovery Sean M un mapeo entre un esquema fuente y uno destino D 1 una BD en el esquema fuente D 2 la BD destino obtenida usando M desde D 1 M es un CQ-maximum recovery de M, si para toda Q en CQ

37 CQ-maximum recovery Sean M un mapeo entre un esquema fuente y uno destino D 1 una BD en el esquema fuente D 2 la BD destino obtenida usando M desde D 1 M es un CQ-maximum recovery de M, si para toda Q en CQ Si D 3 es la BD obtenida usando M desde D 2 Q(D 3 ) Q(D 1 )

38 CQ-maximum recovery Sean M un mapeo entre un esquema fuente y uno destino D 1 una BD en el esquema fuente D 2 la BD destino obtenida usando M desde D 1 M es un CQ-maximum recovery de M, si para toda Q en CQ Si D 3 es la BD obtenida usando M desde D 2 Q(D 3 ) Q(D 1 ) Para todo otro mapeo M, si D 4 es obtenida usando M desde D 2 Q(D 4 ) Q(D 3 )

39 CQ-maximum recovery ejemplo T(x,y) R(x,y) A(x) R(x, x)

40 CQ-maximum recovery ejemplo T(x,y) R(x,y) A(x) R(x, x) R(x,y) x y T(x,y)

41 CQ-maximum recovery admite un lenguaje cerrado Teorema Todo mapeo expresado en CQ -to-cq tiene un CQ-maximum recovery expresado en CQ -to-cq.

42 CQ-maximum recovery admite un lenguaje cerrado Teorema Todo mapeo expresado en CQ -to-cq tiene un CQ-maximum recovery expresado en CQ -to-cq. CQ -to-cq es un lenguaje cerrado bajo la nueva noción de inverso.

43 Otros resultados

44 Otros resultados Algoritmo (de tiempo exponencial) para computar el CQ-maximum recovery.

45 Otros resultados Algoritmo (de tiempo exponencial) para computar el CQ-maximum recovery. Si usas más que CQ, no se tiene clausura.

46 Otros resultados Algoritmo (de tiempo exponencial) para computar el CQ-maximum recovery. Si usas más que CQ, no se tiene clausura. Resultados se extienden para la composición.

47 Extensiones, trabajo futuro Otras operaciones Propiedades de clausura Otros modelos (XML, objeto-relacional)

48 Propiedades de Clausura para Operadores de Mapeos Jorge Pérez Alumno de Doctorado Departamento de Ciencia de la Computación Pontificia Universidad Católica de Chile trabajo conjunto con Marcelo Arenas, Cristian Riveros, Juan Reutter

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

Ontologías y OWL. Fundamentos de la Web Semántica. Definición. Ontologías. Ontologías. DL estructurales. Pablo R. Fillottrani. DL proposicionales OWL

Ontologías y OWL. Fundamentos de la Web Semántica. Definición. Ontologías. Ontologías. DL estructurales. Pablo R. Fillottrani. DL proposicionales OWL y Pablo R. Fillottrani Depto. Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur Segundo Cuatrimestre 2013 Definición Definición Definición una ontología es una especificación formal

Más detalles

ELEMENTOS DE BASES DE DATOS. Bases de Datos + Orientación a Objetos. Clase 23:

ELEMENTOS DE BASES DE DATOS. Bases de Datos + Orientación a Objetos. Clase 23: Dpto. Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur ELEMENTOS DE BASES DE DATOS Segundo Cuatrimestre 2015 Clase 23: Bases de Datos + Orientación a Objetos Mg. María Mercedes Vitturini

Más detalles

Profesor Asociado Doctor of Philosophy, University of Toronto, Canadá. Profesor Asistente Doctor of Philosophy, Edimburg University, Reino Unido

Profesor Asociado Doctor of Philosophy, University of Toronto, Canadá. Profesor Asistente Doctor of Philosophy, Edimburg University, Reino Unido PROGRAMA DE DOCTORADO EN CIENCIAS DE LA INGENIERIA AREA CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y TÓPICOS ABORDADOS LABORATORIO DE DATOS En esta área se investigan aspectos tanto teóricos como

Más detalles

SQL/XML. Ing. Hernández López Augusto Dobeslao

SQL/XML. Ing. Hernández López Augusto Dobeslao SQL/XML Ing. Hernández López Augusto Dobeslao Introducción El SQL/XML, o especificaciones relacionadas XML, es una extensión al estándar SQL es definido por el ISOIEC 9075-14:2003. Especifica las extensiones

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

Bases de Datos XML 1 XML. Jorge Pérez Rojas Universidad de Talca, II Semestre 2006

Bases de Datos XML 1 XML. Jorge Pérez Rojas Universidad de Talca, II Semestre 2006 Bases de Datos XML 1 XML Jorge Pérez Rojas Universidad de Talca, II Semestre 2006 Bases de Datos XML 2 Motivación Web Semántica: La Web se ha convertido en un gran repositorio de información. La info en

Más detalles

Uso de HIBERNATE en una aplicación WEB DESARROLLO DE APLICACIONES PARA LA WEB II

Uso de HIBERNATE en una aplicación WEB DESARROLLO DE APLICACIONES PARA LA WEB II INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE CÓMPUTO Uso de HIBERNATE en una aplicación WEB DESARROLLO DE APLICACIONES PARA LA WEB II BELEN HURTADO ORTIZ 2008630140 USANDO HIBERNATE EN UNA APLICACIÓN

Más detalles

Por la presente comunicamos a Ud. que su estado actual de deuda asciende a

Por la presente comunicamos a Ud. que su estado actual de deuda asciende a Señor(a) Simón Toledo A Depto. 208 $ 114,169 Señor(a) Daniel Cáceres Depto. 305 $ 82,528 Señor(a) Jorge Salgado Covarrubias Depto. 309 $ 121,321 Señor(a) Lilian Muñoz Depto. 402 $ 137,210 Señor(a) Williams

Más detalles

Bases de Datos XPath - XQuery 1. XML: XPath - XQuery. Jorge Pérez Rojas Universidad de Talca, II Semestre 2006

Bases de Datos XPath - XQuery 1. XML: XPath - XQuery. Jorge Pérez Rojas Universidad de Talca, II Semestre 2006 Bases de Datos XPath - XQuery 1 XML: XPath - XQuery Jorge Pérez Rojas Universidad de Talca, II Semestre 2006 Bases de Datos XPath - XQuery 2 XPath - XQuery Ambos son estándares para acceder y obtener datos

Más detalles

Bases de Datos 3º Informática de Sistemas

Bases de Datos 3º Informática de Sistemas TEMA 2.- EL SISTEMA GESTOR DE BASES DE DATOS. Concepto y Funciones del SGBD. Lenguajes de los SGBD. Niveles de Abstracción. Arquitectura ANSI/SPARC. Componentes del SGBD. 1. Concepto y Funciones del SGBD.

Más detalles

Matrices invertibles. La inversa de una matriz

Matrices invertibles. La inversa de una matriz Matrices invertibles. La inversa de una matriz Objetivos. Estudiar la definición y las propiedades básicas de la matriz inversa. Más adelante en este curso vamos a estudiar criterios de invertibilidad

Más detalles

Introducción a los sistemas de bases de datos

Introducción a los sistemas de bases de datos Introducción a los sistemas de bases de datos Bases de datos II: Tema 1 Bases de Datos II: Esther de Ves / Vicente Cerverón - Tema 1 1 Estructura del tema Qué es un sistema SGBD? Por qué utilizar un SGBD?

Más detalles

Almacenamiento de documentos XML

Almacenamiento de documentos XML Almacenamiento de documentos XML María José Aramburu 1 Datos versus documentos (i) Datos etiquetados en XML: Estructura regular. El orden de los elementos no es importante. El concepto de dato se refiere

Más detalles

Universidad de Cantabria corcuerp@unican.es

Universidad de Cantabria corcuerp@unican.es Bases de Datos Pedro Corcuera Dpto. Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación Universidad de Cantabria corcuerp@unican.es Objetivos Presentar los conceptos básicos y terminología de las bases de

Más detalles

PROGRAMA DESCRIPTIVO DE LAS ASIGNATURAS DE LA LICENCIATURA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN. Nivel Básico

PROGRAMA DESCRIPTIVO DE LAS ASIGNATURAS DE LA LICENCIATURA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN. Nivel Básico PROGRAMA DESCRIPTIVO DE LAS ASIGNATURAS DE LA LICENCIATURA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN Nivel Básico FORMACIÓN HUMANA Y SOCIAL (FGUM-001) En este curso, se fortalece la formación integral y pertinente

Más detalles

Primeras Nueve Semanas Extienda el dominio de funciones trigonométricas usando la unidad circulo F-TF.3 F-TF.4

Primeras Nueve Semanas Extienda el dominio de funciones trigonométricas usando la unidad circulo F-TF.3 F-TF.4 Primeras Nueve Semanas Extienda el dominio de funciones trigonométricas usando la unidad circulo F-TF.3 (+) Use triángulos especiales para determinar geométricamente los valores de seno, coseno, tangente

Más detalles

Notas del curso de Algebra Moderna II

Notas del curso de Algebra Moderna II Notas del curso de Algebra Moderna II Luis Valero Elizondo 15 de Enero del 2004 Índice general 1. Anillos. 5 1.1. Monoides.............................. 5 1.2. Anillos............................... 5

Más detalles

14 Expresiones algebraicas. Polinomios

14 Expresiones algebraicas. Polinomios PARADA TeÓRICA 14 Expresiones algebraicas. Polinomios Una expresión algebraica es una combinación cualquiera y finita de números, de letras, o de números, letras, ligados entre sí con la adición, sustracción,

Más detalles

ÁLGEBRA III. Práctica 1 2d. Cuatrimestre - 2007

ÁLGEBRA III. Práctica 1 2d. Cuatrimestre - 2007 ÁLGEBRA III Práctica 1 2d. Cuatrimestre - 2007 Anillos conmutativos, cuerpos y morfismos Nota: Todo anillo considerado en esta práctica será conmutativo, en particular todo ideal es bilátero. Ejercicio

Más detalles

Migración de datos automática a partir de la información de los esquemas conceptuales 1

Migración de datos automática a partir de la información de los esquemas conceptuales 1 Migración de datos automática a partir de la información de los esquemas conceptuales 1 J.Pérez 1, J.A.Carsí 1, I.Ramos 1, V.Anaya 1, J.Silva 1, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación Universidad

Más detalles

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR Vicerrectorado Académico

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR Vicerrectorado Académico UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR Vicerrectorado Académico 1.Departamento: COMPUTACIÓN Y TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN 2. Asignatura: SISTEMA DE BASES DE DATOS I 3. Código de la asignatura: CI 3311 No. de unidades

Más detalles

Recuperación de información Bases de Datos Documentales Licenciatura en Documentación Curso 2011/2012

Recuperación de información Bases de Datos Documentales Licenciatura en Documentación Curso 2011/2012 Bases de Datos Documentales Curso 2011/2012 Miguel Ángel Rodríguez Luaces Laboratorio de Bases de Datos Universidade da Coruña Introducción Hemos dedicado la primera mitad del curso a diseñar e implementar

Más detalles

ÍNDICE. 1 Conjuntos y lógica... 1. Prologo,... ix

ÍNDICE. 1 Conjuntos y lógica... 1. Prologo,... ix ÍNDICE Prologo,... ix 1 Conjuntos y lógica... 1 1-1 Conjuntos... 1 1-2 Notación... 1 1-3 Conjuntos iguales... 2 1-4 Conjunto vacío... 2 1-5 Subconjuntos... 2 1-1 Ejercicios... 3 1-6 Conjuntos equivalentes...

Más detalles

Ciencias de la Computación I

Ciencias de la Computación I Ciencias de la Computación I Propiedades de Clausura de los Lenguajes Regulares y Lenguajes Libres del Contexto Propiedades de Clausura de Lenguajes Regulares Los lenguajes regulares (LR son cerrados bajo

Más detalles

Universidad Central Del Este U C E Facultad de Ciencias de la Salud Escuela de Farmacia Programa de la asignatura:

Universidad Central Del Este U C E Facultad de Ciencias de la Salud Escuela de Farmacia Programa de la asignatura: Universidad Central Del Este U C E Facultad de Ciencias de la Salud Escuela de Farmacia Programa de la asignatura: MAT-011 Análisis Matemático I Descripción General: Total de Créditos: 4 Teórico: 4 Práctico:

Más detalles

Valor absoluto: Ecuaciones e Inecuaciones en una Variable Real

Valor absoluto: Ecuaciones e Inecuaciones en una Variable Real Valor absoluto: Ecuaciones e Inecuaciones en una Variable Real Carlos A. Rivera-Morales Precáculo I Tabla de : Discutiremos: la definición de valor absoluto. : Discutiremos: la definición de valor absoluto.

Más detalles

2.3.- Modelo relacional de datos (aproximación lógica) 2.3.1.- La lógica de 1er orden. 2.3.1.- La lógica de 1er orden. 2.3.1.- La lógica de 1er orden

2.3.- Modelo relacional de datos (aproximación lógica) 2.3.1.- La lógica de 1er orden. 2.3.1.- La lógica de 1er orden. 2.3.1.- La lógica de 1er orden 2.3.- Modelo relacional de datos (aproximación lógica). Existen dos lenguajes lógicos de manipulación para el modelo relacional: El Cálculo Relacional de Tuplas. El Cálculo Relacional de Dominios. La perspectiva

Más detalles

Software para la Manipulación de Bases de Datos Espaciales PostGIS PGVisualizer

Software para la Manipulación de Bases de Datos Espaciales PostGIS PGVisualizer I Jornadas de SIG Libre Girona, España Software para la Manipulación de Bases de Datos Espaciales PostGIS PGVisualizer Mariella Gutiérrez Valenzuela Universidad Católica de la Santísima Concepción. Chile

Más detalles

2.3.- Modelo relacional de datos (aproximación lógica)

2.3.- Modelo relacional de datos (aproximación lógica) 2.3.- Modelo relacional de datos (aproximación lógica) Existen dos lenguajes lógicos de manipulación para el modelo relacional: El Cálculo Relacional de Tuplas. El Cálculo Relacional de Dominios. La perspectiva

Más detalles

BASE DE DATOS: ENFOQUE ORIENTADO A OBJETOS. Dámaso López Aragón

BASE DE DATOS: ENFOQUE ORIENTADO A OBJETOS. Dámaso López Aragón BASE DE DATOS: ENFOQUE ORIENTADO A OBJETOS Dámaso López Aragón Introducción En la actualidad, la orientación a objetos es una nueva forma de comprender los problemas y modelar el negocio de una empresa,

Más detalles

ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS

ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS Fundamentos de la Matemática 1 Operaciones Binarias Dado un conjunto A, A, decimos que es una operación binaria en A si, y sólo si, : A A A es una función. Investigar si los siguientes son ejemplos de

Más detalles

[CASI v.0110] Pág. 1

[CASI v.0110] Pág. 1 I. DATOS INFORMATIVOS II. SUMILLA Carrera Especialidad Curso Código : T-INF105 Ciclo : Segundo Requisitos : Ninguno Duración : 12 Semanas Horas Semana : 06 horas Versión : v.0110 : COMPUTACIÓN E INFORMATICA

Más detalles

Sesión 17. FRAMEWORKS

Sesión 17. FRAMEWORKS Sesión 17. FRAMEWORKS Luisa Fernanda Rincón Pérez 2014-2 Qué es un framework de desarrollo? Es un conjunto de clases que colaboran y pueden ser extendidas y personalizadas para usos específicos. Representa

Más detalles

Introducción a los Sistemas de Gestión de Bases de Datos

Introducción a los Sistemas de Gestión de Bases de Datos a los Sistemas de Gestión de Bases de Datos Servicios y Aplicaciones Telemáticas gsyc-profes@gsyc.escet.urjc.es Noviembre de 2008 c 2008 Grupo de Sistemas y Comunicaciones. Algunos derechos reservados.

Más detalles

Lógica de Predicados de Primer Orden

Lógica de Predicados de Primer Orden Lógica de Predicados de Primer Orden La lógica proposicional puede ser no apropiada para expresar ciertos tipos de conocimiento. Por ejemplo: Algunas manzanas son rojas Esta afirmación no se refiere específicamente

Más detalles

INDICE. XVII Prólogo a la edición en español. XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas

INDICE. XVII Prólogo a la edición en español. XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas INDICE Prologo XVII Prólogo a la edición en español XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas 1 1.1.1. Introducción 1.1.2. Algunos argumentos lógicos importantes 2 1.1.3. Proposiciones

Más detalles

Bases de datos relacionales y el modelo entidad-relación

Bases de datos relacionales y el modelo entidad-relación Bases de datos relacionales y el modelo entidad-relación Qué es una base de datos relacional? El sistema gestor de bases de datos El modelo entidad-relación entidad, atributos y elementos (tablas, columnas

Más detalles

Programación PHP de bases de datos SQL Server

Programación PHP de bases de datos SQL Server Manuel Torres Gil mtorres@ual.es Departamento de Lenguajes y Computación Universidad de Almería Desarrollo de aplicaciones web 1. Acceso a bases 1. Acceso a bases Conexión al servidor Acceso a bases de

Más detalles

INTRODUCCION A LAS BASES DE DATOS ESPACIALES

INTRODUCCION A LAS BASES DE DATOS ESPACIALES INTRODUCCION A LAS BASES DE DATOS ESPACIALES Índice Introducción Qué es un SIG? Arquitectura de un SIG La información n en un SIG Uso y aplicación n de los SIG Bases de datos Introducción Antecedentes:

Más detalles

Qué ofrece Autentia Real Business Solutions S.L?

Qué ofrece Autentia Real Business Solutions S.L? Avenida de Castilla,1 - Edificio Best Point - Oficina 21B 28830 San Fernando de Henares (Madrid) tel./fax: +34 91 675 33 06 info@autentia.com - www.autentia.com Qué ofrece Autentia Real Business Solutions

Más detalles

Bases de Datos I Introducción

Bases de Datos I Introducción Bases de Datos I Introducción Ing. Gerardo Avilés Rosas Febrero 2008 Introducción El mundo está lleno de datos: Pacientes/Doctores. Cuentas bancarias. Deportistas /Deportes. Actores/Peĺıculas. Recetas

Más detalles

Seguridad en Base de Datos

Seguridad en Base de Datos Seguridad en Base de Datos Facultad Politécnica UNA Maestría en TICs 2015 Énfasis Auditoría y Seguridad de la Información Seguridad en aplicaciones y base de datos Cristian Cappo (ccappo@pol.una.py) NIDTEC

Más detalles

Nuevas Características de la Versión 9.1 de PostgreSQL. Alcides Rivera Posso

Nuevas Características de la Versión 9.1 de PostgreSQL. Alcides Rivera Posso Nuevas Características de la Versión 9.1 de PostgreSQL Alcides Rivera Posso AGENDA Características principales Mejoras en el rendimiento Administración Características de SQL y PL/PgSQL Características

Más detalles

Examen de Ficheros y bases de datos (450-98-520) Convocatoria de febrero I PARCIAL

Examen de Ficheros y bases de datos (450-98-520) Convocatoria de febrero I PARCIAL Examen de Ficheros y bases de datos (450-98-520) Convocatoria de febrero I PARCIAL 1) (1,65 puntos) Una empresa de logística desea implementar una base de datos relacional que cumpla los siguientes requisitos.

Más detalles

Notaciones y Pre-requisitos

Notaciones y Pre-requisitos Notaciones y Pre-requisitos Símbolo Significado N Conjunto de los números naturales. Z Conjunto de los números enteros. Q Conjunto de los números enteros. R Conjunto de los números enteros. C Conjunto

Más detalles

GUÍAS CLÁSICAS DE BASES DE DATOS

GUÍAS CLÁSICAS DE BASES DE DATOS GUÍAS CLÁSICAS DE BASES DE DATOS 1. Conceptos generales, arquitectura. 1.1. Preguntas de repaso. (1) Dena los siguientes términos: datos, base de datos, Sistema administrador de Base de Datos (DBMS), sistema

Más detalles

Bases de Datos: Introducción

Bases de Datos: Introducción Sistemas de Información/Sistemas Informáticos Bases de Datos: Introducción Franco Guidi Polanco Escuela de Ingeniería Industrial Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile fguidi@ucv.cl En toda

Más detalles

Tema 1. Bases de datos activas

Tema 1. Bases de datos activas 18 de marzo de 2002 1 1. Introducción 2. El modelo evento-condición-acción Definición y uso de disparadores en Oracle Características de las reglas activas 3. Propiedades de las reglas activas 4. Aplicaciones

Más detalles

Arquitectura Cliente/Servidor

Arquitectura Cliente/Servidor Arquitectura Cliente/Servidor Claudio Cubillos Escuela de Ingeniería Informática Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile claudio.cubillos@ucv.cl Arquitectura cliente/servidor v Servidor: rol

Más detalles

Sesión 20. MVC en ruby on rails. Luisa Fernanda Rincón Pérez 2015-1

Sesión 20. MVC en ruby on rails. Luisa Fernanda Rincón Pérez 2015-1 Sesión 20. MVC en ruby on rails Luisa Fernanda Rincón Pérez 2015-1 Cómo aplica Ruby on rails MVC? MODELO en Ruby on rails Cómo aplica Ruby on rails MVC? Modelo Representan tablas de la base de datos Las

Más detalles

Mejoras a la capa SOA de BizAgi

Mejoras a la capa SOA de BizAgi Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría Facultad de Ingeniería Informática Mejoras a la capa SOA de BizAgi Informe de Práctica Profesional de 3er Año, Ingeniería Informática Autor(es): Víctor

Más detalles

PHP Perfect SQL v1.0 (SQL perfectas en PHP)

PHP Perfect SQL v1.0 (SQL perfectas en PHP) PHP Perfect SQL v1.0 (SQL perfectas en PHP) Muchas veces cuando programamos para web es muy fácil cometer errores en la construcción sintáctica de consultas SQL, por ejemplo cuando tenemos que realizar

Más detalles

Análisis aplicado. Ax = b. Gradiente conjugado.

Análisis aplicado. Ax = b. Gradiente conjugado. José Luis Morales http://allman.rhon.itam.mx/ jmorales Departamento de Matemáticas. ITAM. 2009. Cuadráticas estrictamente convexas. φ(x) = 1 2 xt Ax b T x, A R n n minimizar φ(x) Ax = b. Cuadráticas estrictamente

Más detalles

T ema 2. S is tem as ges tores de bas es de datos

T ema 2. S is tem as ges tores de bas es de datos S is temas de Informac ión II T ema 2. S is tem as ges tores de bas es de datos Bibliografía: Elmasri y Navathe: Fundamentos de Sistemas de Bases de Datos 3ª edición, 2002 (Capítulo 2). Garcia-Molina,

Más detalles

Curriculum Vitae. 1995/1996 Colegio Santa María Marianistas Lima, Educación Media Perú

Curriculum Vitae. 1995/1996 Colegio Santa María Marianistas Lima, Educación Media Perú Curriculum Vitae Martín Eduardo Gutiérrez Pescarmona Domingo Bondi 960, Dpto. 301 Las Condes. Santiago - Chile Phone: (56-2) 8950169-097888570 martin.gutierrez@gmail.com EDUCACION 1997/2005 PONTIFICIA

Más detalles

El anillo de polinomios sobre un cuerpo

El anillo de polinomios sobre un cuerpo Capítulo 2 El anillo de polinomios sobre un cuerpo En este capítulo pretendemos hacer un estudio sobre polinomios paralelo al que hicimos en el capítulo anterior sobre los números enteros. Para esto, es

Más detalles

BASES DE DATOS - SQL. Javier Enciso

BASES DE DATOS - SQL. Javier Enciso BASES DE DATOS - SQL Javier Enciso AGENDA Conceptos Básicos de Bases de Datos Manejo de Bases de Datos y Tablas SQL Inserción, Actualización y Borrado Consultas usando SELECT AGENDA Conceptos Básicos de

Más detalles

EXAMEN: BASES DE DATOS 4º Ingeniería Informática (29 de enero de 2009)

EXAMEN: BASES DE DATOS 4º Ingeniería Informática (29 de enero de 2009) APELLIDOS: NOMBRE: DNI: EXAMEN: BASES DE DATOS 4º Ingeniería Informática (29 de enero de 2009) MAÑANA TARDE Autorizo la publicación de la nota del examen junto a mi número de matrícula, tanto en la Web

Más detalles

ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS

ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS 1.1. LEY DE COMPOSICIÓN INTERNA Definición 1.1.1. Sea E un conjunto, se llama ley de composición interna en E si y sólo si a b = c E, a, b E. Observación 1.1.1. 1. también se llama

Más detalles

1. Suma y producto de polinomios. Propiedades

1. Suma y producto de polinomios. Propiedades ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Resumen teoría Prof. Alcón 1. Suma y producto de polinomios. Propiedades Sea (A, +,.) un anillo conmutativo. Llamamos polinomio en una indeterminada x con coeficientes

Más detalles

Nombre/Código: Febrero 21 2015. Examen I. 5 /10pts. Total: /50pts

Nombre/Código: Febrero 21 2015. Examen I. 5 /10pts. Total: /50pts 1 Álgebra abstracta II Guillermo Mantilla-Soler Nombre/Código: Febrero 21 2015 Examen I Problemas Puntuación 1 /10pts 2 /10pts 3 /10pts 4 /10pts 5 /10pts Total: /50pts 2 Preguntas Problema 1[10 pts]: Sea

Más detalles

Repositorios (data warehouses) OLAP

Repositorios (data warehouses) OLAP Repositorios (data warehouses) OLAP Carlos Hurtado Larrain Profesor Asistente, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Chile Contenido Motivación Nivel Lógico de un Repositorio OLAP

Más detalles

Aplicaciones lineales

Aplicaciones lineales Capítulo 4 Aplicaciones lineales 4.1. Introduccción a las aplicaciones lineales En el capítulo anterior encontramos la aplicación de coordenadas x [x] B que asignaba, dada una base del espacio vectorial,

Más detalles

Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Pontificia Universidad Católica del Ecuador 1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÒDULO: ÀLGEBRA CARRERA: INGENIERÌA CIVIL NIVEL: PREPARATORIO CRÈDITOS TEORÌA: 4 CRÈDITOS PRÀCTICA PROFESOR: GUILLERMO GONZALEZ VALLEJO SEMESTRE Primer /AÑO ACADÈMICO:

Más detalles

Espacios vectoriales con producto interno

Espacios vectoriales con producto interno Capítulo 8 Espacios vectoriales con producto interno En este capítulo, se generalizarán las nociones geométricas de distancia y perpendicularidad, conocidas en R y en R 3, a otros espacios vectoriales.

Más detalles

Administración de Bases de Datos

Administración de Bases de Datos Administración de Bases de Datos Teoría adaptada al SGBD Oracle 10G 4.1.- Diseño Físico 4.2.- Fundamentos/Introducción 4.3.- Seguridad y Confidencialidad 4.4.- Recuperación ante fallos 4.5.- Optimización

Más detalles

UNIVERSIDAD DE LONDRES - PREPARATORIA CLAVE DE INCORPORACIÒN UNAM 1244

UNIVERSIDAD DE LONDRES - PREPARATORIA CLAVE DE INCORPORACIÒN UNAM 1244 UNIVERSIDAD DE LONDRES - PREPARATORIA CLAVE DE INCORPORACIÒN UNAM 1244 Guía para examen extraordinario de: MATEMÁTICAS IV Plan: 96 Clave: 1400 Año: 4º Ciclo escolar: 10-11 ACADEMIA DE CIENCIAS UNIDAD I.

Más detalles

RDF avanzado. Fundamentos de la Web Semántica. Objetivos. Vocabulario RDF. RDF avanzado. Semántica. Pablo R. Fillottrani. Introducción a SPARQL

RDF avanzado. Fundamentos de la Web Semántica. Objetivos. Vocabulario RDF. RDF avanzado. Semántica. Pablo R. Fillottrani. Introducción a SPARQL RDF avanzado RDF avanzado Pablo R. Fillottrani Depto. Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur Segundo Cuatrimestre 2013 Objetivos RDF permite expresar propiedades simples sobre

Más detalles

Funciones Reales en una Variable

Funciones Reales en una Variable Funciones Reales en una Variable Contenidos Concepto función Grafica de una función Dominio y Recorrido de una función Clasificación de la funciones Función Inversa Paridad de las Funciones Operaciones

Más detalles

Redes Sociales en la Web: Desafíos Computacionales

Redes Sociales en la Web: Desafíos Computacionales Redes Sociales en la Web: Desafíos Computacionales claudio gutierrez Centro de Investigación de la Web Departamento de Ciencias de la Computación Universidad de Chile Agenda (en la medida de lo posible...)

Más detalles

El Teorema de existencia y unicidad de Picard

El Teorema de existencia y unicidad de Picard Tema 2 El Teorema de existencia y unicidad de Picard 1 Formulación integral del Problema de Cauchy El objetivo del presente Tema, y del siguiente, es analizar el Problema de Cauchy para un SDO de primer

Más detalles

Semántica de Primer Orden. Semántica de Primer Orden

Semántica de Primer Orden. Semántica de Primer Orden Para interpretar una fórmula de la lógica de predicados de primer orden: determinar qué objetos representan los términos (Dominio) definir las funciones y qué propiedades/relaciones representan los predicados

Más detalles

Escrito por Beatriz Hernández Jueves, 13 de Octubre de 2011 10:47 - Actualizado Jueves, 13 de Octubre de 2011 11:04

Escrito por Beatriz Hernández Jueves, 13 de Octubre de 2011 10:47 - Actualizado Jueves, 13 de Octubre de 2011 11:04 1 OBJETIVOS Data Pump Export es la utilidad de Oracle que se encarga de copiar los datos a un fichero de volcado con una extensión.dmp en la base de datos ORACLE. El objetivo de este documento es ver cómo

Más detalles

Capítulo 4 Implementación

Capítulo 4 Implementación Capítulo 4 Implementación Este capítulo describe los detalles de implementación del sistema. La sección 4.1 habla sobre las herramientas utilizadas y detalla la arquitectura para la implementación de ATEXEM.

Más detalles

La suma se realiza miembro a miembro. La suma de polinomios goza de las mismas propiedades que la suma de números. Ejemplo:

La suma se realiza miembro a miembro. La suma de polinomios goza de las mismas propiedades que la suma de números. Ejemplo: Tema 4. Polinomios 1. Definición Un polinomio es una expresión hecha con constantes, variables y exponentes, que están combinados. Los exponentes sólo pueden ser 0, 1, 2, 3,... etc. No puede tener un número

Más detalles

Bases de Datos SQL 1 SQL. Jorge Pérez R. Universidad de Talca, II Semestre 2006

Bases de Datos SQL 1 SQL. Jorge Pérez R. Universidad de Talca, II Semestre 2006 Bases de Datos SQL 1 SQL Jorge Pérez R. Universidad de Talca, II Semestre 2006 Bases de Datos SQL 2 SQL + Procedural La mayoría de los DBMS actuales permiten extensiones de SQL para la creación de bloques

Más detalles

Apuntes de cálculo diferencial en una y varias variables reales. Eduardo Liz Marzán

Apuntes de cálculo diferencial en una y varias variables reales. Eduardo Liz Marzán Apuntes de cálculo diferencial en una y varias variables reales Eduardo Liz Marzán Diciembre de 2013 Índice general 1 Preliminares 1 11 Introducción 1 12 La relación de orden en el conjunto de los números

Más detalles

BASES DE DATOS EL MODELO RELACIONAL: LAS TABLAS

BASES DE DATOS EL MODELO RELACIONAL: LAS TABLAS BASES DE DATOS Podemos definir base de datos (BD) como un cuerpo de datos relacionados que son almacenados de forma estructurada (UNIGIS, 2005 2 ). Las BD son un componente fundamental de los SIG vectoriales,

Más detalles

GRID GRIDS. ING. DE INFORMACION II Ing. Alfredo Ramos

GRID GRIDS. ING. DE INFORMACION II Ing. Alfredo Ramos GRID GRIDS ING. DE INFORMACION II Ing. Alfredo Ramos Uso de Bases de Datos en Grid Introducción Qué es una base de datos? Un conjunto de datos no redundantes, almacenados en un soporte informático, organizados

Más detalles

Diseño y Admón. de Bases de Datos. Ingeniería Informática curso 2010/11

Diseño y Admón. de Bases de Datos. Ingeniería Informática curso 2010/11 Laboratorio 06. Objetivos: Representación interna de un BD. Tablas, índices e índices full-text. Sesiones: 1 (24 de noviembre de 2010) Ejercicio: 1. Representación interna: 1.1. Copiar al repositorio de

Más detalles

CENTRO UNIVERSITARIO DE CIENCIAS EXACTAS E INGENIERÍAS DIVISIÓN DE ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN

CENTRO UNIVERSITARIO DE CIENCIAS EXACTAS E INGENIERÍAS DIVISIÓN DE ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN DATOS DE IDENTIFICACIÓN DEL CURSO DEPARTAMENTO: CIENCIAS COMPUTACIONALES ACADEMIA A LA QUE PERTENECE: SISTEMAS DE INFORMACION NOMBRE DE LA MATERIA: BASES DE DATOS CLAVE DE LA MATERIA: CC302 CARÁCTER DEL

Más detalles

Dominios de factorización única

Dominios de factorización única CAPíTULO 3 Dominios de factorización única 1. Dominios euclídeos En la sección dedicada a los números enteros hemos descrito todos los ideales de Z. En este apartado introducimos una familia de anillos

Más detalles

LENGUAJE DE MANIPULACIÓN DE DATOS (DML) OPERADORES DE ÁLGEBRA RELACIONAL

LENGUAJE DE MANIPULACIÓN DE DATOS (DML) OPERADORES DE ÁLGEBRA RELACIONAL PREVIO 6 LENGUAJE DE MANIPULACIÓN DE DATOS (DML) OPERADORES DE ÁLGEBRA RELACIONAL INTRODUCCIÓN La manera en que los usuarios solicitan información de la base de datos es a través del lenguaje de consultas,

Más detalles

Programación PHP de bases de datos mysql

Programación PHP de bases de datos mysql Desarrollo de aplicaciones web Manuel Torres Gil mtorres@ual.es Departamento de Lenguajes y Computación Universidad de Almería Desarrollo de aplicaciones web 1. Acceso a bases Desarrollo de aplicaciones

Más detalles

RESTRICCIONES DE INTEGRIDAD Y DEPENDENCIAS FUNCIONALES Bases de Datos Universidad de Talca, II Semestre 2006. Jorge Pérez R.

RESTRICCIONES DE INTEGRIDAD Y DEPENDENCIAS FUNCIONALES Bases de Datos Universidad de Talca, II Semestre 2006. Jorge Pérez R. RESTRICCIONES DE INTEGRIDAD Y DEPENDENCIAS FUNCIONALES Bases de Datos Universidad de Talca, II Semestre 2006 Jorge Pérez R. 1 Restricciones de Dominio Son la forma más elemental de restricciones de integridad.

Más detalles

Contenido XIII. Capítulo 1. Capítulo 2. Alfaomega. Bases de datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky

Contenido XIII. Capítulo 1. Capítulo 2. Alfaomega. Bases de datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky XIII Contenido Capítulo 1 Estructura y tipos de bases de datos...1 1.1 Introducción... 2 1.2 Definición de base de datos... 3 1.3 Sistema de Gestión de Bases de Datos... 4 1.4 Usuarios de la base de datos...

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

Base de datos Lenguaje SQL

Base de datos Lenguaje SQL Base de datos Lenguaje SQL Universidad Nacional Andrés Bello Contenidos 1 2 Ejemplo Ejemplo Distinct Ejemplo - I Ejemplo - II Ejemplo Ejemplo Top - I Ejemplo Top - II Contenidos 1 2 Ejemplo Ejemplo Distinct

Más detalles

Lenguaje de Consulta Estructurado S Q. Lenguaje de Consulta Estructurado. Wael Najjar /

Lenguaje de Consulta Estructurado S Q. Lenguaje de Consulta Estructurado. Wael Najjar / S Q Lenguaje de Consulta Estructurado L Wael Najjar / Wael Stephenson Najjar / Prieto Stephenson Prieto Contenido Parte I El Lenguaje de Consulta Estructurado. Lo que se puede hacer. Lenguaje Estandarizado.

Más detalles

- length(str) retorna el largo de un string en bytes. Ejemplo: "SELECT LENGTH('ITFreek')", nos devuelve 7.

- length(str) retorna el largo de un string en bytes. Ejemplo: SELECT LENGTH('ITFreek'), nos devuelve 7. 1 Inyecciones SQL V 1.0 Sentencias a necesitar: - database() devuelve el nombre de la base de datos actualmente seleccionada, o NULL si no hay ninguna seleccionada. Ejemplo: "SELECT DATABASE()" en el código

Más detalles

"Módulo OOWS para StarUML" INTRODUCCIÓN

Módulo OOWS para StarUML INTRODUCCIÓN UNA HERRAMIENTA PARA DIAGRAMAS OOWS: "Módulo OOWS para StarUML" Richard Medina Z. Universidad de Concepción, Chile INTRODUCCIÓN Una herramienta CASE (Computer Aided Software Engineering,

Más detalles

INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES

INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES Código UF1884 Almacenamiento de datos en sistemas ERP-CRM 30 UF1876 Atención a usuarios e instalación de aplicaciones cliente. 30 UF2175 Diseño

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

Problemas de algoritmos y programación. Lista de problemas de algoritmos y programación

Problemas de algoritmos y programación. Lista de problemas de algoritmos y programación Problemas de algoritmos y programación Lista de problemas de algoritmos y programación Contenido 1. Conceptos básicos de computación 2 1.1. Representación de la información en decimal, binario y hexadecimal...........

Más detalles

Plan de estudios vigente desde el curso 2013/2014. Actualizado en el curso 2014/2015 para incorporar la lengua inglesa en el módulo M13.

Plan de estudios vigente desde el curso 2013/2014. Actualizado en el curso 2014/2015 para incorporar la lengua inglesa en el módulo M13. 1 Plan de estudios vigente desde el curso 01/014. Actualizado en el curso 014/015 para incorporar 1 NOMBRE DEL CICLO Ciclo Formativo de Grado Superior de Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (LOE)

Más detalles

Capítulo 5. Valor Absoluto. M.Sc. Alcides Astorga M., Lic. Julio Rodríguez S. Instituto Tecnológico de Costa Rica Escuela de Matemática

Capítulo 5. Valor Absoluto. M.Sc. Alcides Astorga M., Lic. Julio Rodríguez S. Instituto Tecnológico de Costa Rica Escuela de Matemática 1 Capítulo 5 Valor Absoluto M.Sc. Alcides Astorga M., Lic. Julio Rodríguez S. Instituto Tecnológico de Costa Rica Escuela de Matemática Revista digital Matemática, educación e internet (www.cidse.itcr.ac.cr)

Más detalles

Programa Analítico Plan de estudios 2011. Asignatura: Bases de Datos

Programa Analítico Plan de estudios 2011. Asignatura: Bases de Datos Programa Analítico Plan de estudios 2011 Asignatura: Bases de Datos CARRERA: LCC Lic. en y LSI Ciencias de la Computación - Lic. en Sistemas de Información AÑO: 3 (LCC) y 4 (LSI) CREDITO HORARIO: 7 DESPLIEGUE:

Más detalles

Capítulo 1. Introducción

Capítulo 1. Introducción Capítulo 1. Introducción El WWW es la mayor fuente de imágenes que día a día se va incrementando. Según una encuesta realizada por el Centro de Bibliotecas de Cómputo en Línea (OCLC) en Enero de 2005,

Más detalles

Carlos Ivorra Castillo TEORÍA DE CONJUNTOS

Carlos Ivorra Castillo TEORÍA DE CONJUNTOS Carlos Ivorra Castillo TEORÍA DE CONJUNTOS Un conjunto es un muchos que puede ser pensado como uno. Georg Cantor Índice General Introducción ix Capítulo I: El lenguaje de la teoría de conjuntos 1 1.1

Más detalles