CURSO BASES DE DATOS I

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1 CURSO BASES DE DATOS I Código : M Créditos : 4 Intensidad: 4 h/sem. Habilitable: No Validable: No Profesor: Mauricio E. Fernández N. Oficina: correounivalle.edu.co (La mejor forma de contactarme) En el curso se trabajará con el Campus Virtual de Univalle 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 1 Textos a Utilizar Database Systems: The Complete Book, by Garcia-Molina, Ullman, y Widom (first edition), Prentice Hall, Otros Recomendados: A Guide to the SQL Standard: A User's Guide to the Standard Database Language SQL, (4a. edition), C.J. Date y H. Darwen, Addison-Wesley, SQL: Understanding Relational Language Components, (1a. edition), Melton y Simon, Morgan Kaufmann, PostgreSQL: Introduction and Concepts, Bruce Momjian, Addison- Wesley, Ramakrishnan, Raghu, and Johannes Gehrke. Database Management Systems. New York, NY. McGraw-Hill, ISBN: Communications of the ACM Usted podrá consultar material sobre: Bases dedatos (Databases), Unix, Perl, PHP y CGI. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 2 1

2 Forma de Evaluación Laboratorios (25%) Trabajo Final (25%): 3 entregas (Fase 1: 20%, Fase 2: 30% y Fase 3: 50% - informe y sustentación) Primer Examen Parcial (25%) Segundo Examen Parcial (25%) 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 3 Trabajo Final del Curso Usted podrá construir su aplicación usando el manejador de bases de datos relacional Postgres, que pueda ser accedido vía web. El proyecto tiene 3 partes (fases), iniciando con la presentación del tema, desarrollando luégo el diseño y finalizando con la aplicación completa. La conexión a la base de datos debe de realizarla mediante programas escritos en Java (JDBC). 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 4 2

3 Precaución Este curso tiene bastante trabajo, pero lo vale! No deje tema para más adelante, manténgase al día en su estudio. De todos los cursos que usted toma en la Universidad del Valle, éste puede ser el que le ayude a conseguir un trabajo. Aprovechelo! 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 5 Qué es una base de datos Sistema Administrador de base de datos (DBMS): Un DBMS es un sistema de software que facilita la creación, mantenimiento y uso de una base de datos electrónica C. Date: Una base de datos es un sistema computarizado cuyo propósito general es mantener información y dejar esta disponible para quien lo demande" 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 6 3

4 Qué se quiere de una base de datos? Dar respuesta a consultas sobre datos Actualización de los datos Mantener los datos almacenados (persistencia) Almacenar grandes cantidades de datos Proteger de accidentes y evitar accesos no autorizados (Seguridad) Acceso a los datos mediante un lenguaje Permitir y controlar el acceso a datos a múltiples usuarios (concurrencia) 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 7 Una base de datos Usuario Usuario Usuario Aplicación de Procesamiento de Clientes Aplicación de Procesamiento de Ventas Otras Aplicaciones Base de Datos 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 8 4

5 BD vs. Archivos La aplicación debe mantener grandes conjuntos de datos entre la memoria principal y el almacenamiento secundario (ejemplo: buffering, acceso orientado a la página, direccionamiento de 32 bits, etc) Se debe generar código especial para diferentes consultas Se deben de proteger los datos de inconsistencias producidas por múltiples usuarios accediendo concurrentemente a los datos Recuperación por daños Seguridad y control de acceso 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 9 BD vs. Archivos Aplicación de Procesamiento de Clientes Archivo de Clientes Aplicación de Procesamiento de Ventas Archivo de Ventas Datos separados y aislados; archivos independientes Datos generalmente duplicados; Aplicaciones dependientes del formato del archivo; Los archivos generalmente no son compatibles con otros; diferentes formatos para datos compatibles Difícil representar datos desde la perspectiva del usuario; difícil representar relaciones 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 10 5

6 Procesamiento en BD Datos Integrados; una sola base de datos Se reducen los datos duplicados; Independencia de los programas de los datos; Cambios de formato o de relaciones sin consecuencias sobre programas Fácil representar datos desde la perspectiva del usuario; Las relaciones son parte de la base de datos Una base de datos es una colección de registros autodescritos e integrados. Autodescritos: diccionario de datos, metadatos, estructura de la DB Integrados: archivos, metadatos, índices, metadatos de la aplicación. Consultas, actualizaciones transacciones 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 11 Aplicaciones Clásicas Sistema de Reservaciones en Aerolíneas : Pasajeros, vuelos, itinerarios, sillas, precios de tiquetes, disponibilidad Sistemas Bancarios: Clientes, cuentas, préstamos, balances de cuentas, retiros, consignaciones, máquinas ATM Registros corporativos: Ventas, cuentas, empleados, Costos, Compras Sistemas de Personal: Empleados, Pagos, Descuentos, Pensionados, Nomina, Historias Laborales 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 12 6

7 Primeros DBMS Los primeros DBMS aparecen a fines de los años 60. Estos sistemas evolucionaron a partir de los sistemas de archivos, los cuales soportaban almacenamiento de grandes volúmenes de datos, por largo tiempo. Sin embargo, los sistemas de archivo no garantizaban la perdida de los datos, a menos que se tuvieran copias; no soportaban un acceso eficiente a los datos que se encontraban en una posición desconocida del archivo. Los sistemas de archivo no tenian la posibilidad de consultar datos usando un lenguaje apropiado. Solo se podía crear el esquema para los datos (limitado a la estructura del archivo). Tampoco manejaba el control de acceso de varios usuarios a la vez. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 13 Arquitectura de un SGBD Usuarios Nivel lógico E.E. 1 E.E. 2 E.E. n Esquemas Externos Nivel físico Base de Datos 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 14 7

8 Ejemplo de Esquema Externo Sea una BD que en el esquema conceptual tiene la entidad Alumno con atributos: nromatri, nombre, apellido, numdi, direccion, fechanac, telefono. Nos interesa que unos determinados usuarios vean la BD formada de acuerdo con un esquema externo que tenga definidas dos entidades, denominadas Estudiante y Persona. a) La entidad Estudiante podría tener los atributos numeromatricula (definido como derivable directamente de nromatri), el atributo nombrepila (de nombre), el atributo apellido y el atributo ndi (de numdi). b) La entidad Persona podría tener el atributo ndi (obtenido de numdi), el atributo nombre (concatenación de nombre y apellido), el atributo direccion y el atributo edad (que deriva de fechanac). El esquema interno o físico contendrá la descripción de la organización física de la BD: caminos de acceso (índices, hashing, apuntadores, etc.), codificación de los datos, gestión del espacio, tamaño de la página, etc. El esquema interno responde a las temas de rendimiento (espacio y tiempo) planteadas al hacer el diseño físico de la BD y al ajustarlo posteriormente a las necesidades cambiantes. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 15 Objetivos de una Base de Datos Dentro de los objetivos de una base de datos podemos enumerar: la independencia, minimizar la redundancia, integridad de los datos, seguridad y control central de recursos. INDEPENDENCIA Se refiere a la protección en los programas de aplicación al ocurrir modificaciones ocasionadas cuando se altera la organización física o la estructura lógica de la base. Independencia física: protección contra modificaciones a los programas de aplicación debido a cambios de la estructura del archivo. Independencia lógica: protección de algunos programas de aplicación cuando se modifica el esquema debido a cambios hechos en algunos programas de la aplicación. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 16 8

9 Objetivos de una Base de Datos INDEPENDENCIA 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 17 Objetivos de una Base de Datos MINIMIZAR LA REDUNDANCIA EN LOS DATOS Redundancia: un mismo dato almacenado en forma repetida. Guardar datos redundantes produce desperdicio de espacio de almacenamiento. El problema más serio, producto de la redundancia, es su inconsistencia. Esto ocurre debido a las actualizaciones incompletas de datos duplicados. Una consecuencia de este problema es el elevado costo de mantenimiento, además este mantenimiento es una tarea difícil y propensa a errores. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 18 9

10 Objetivos de una Base de Datos INTEGRIDAD DE LOS DATOS Se refiere a medidas de seguridad usadas para mantener correctos los datos en la base de datos. Como introducir errores: i. Falla del equipo (hardware), ejemplo un aterrizaje de las cabezas sobre el disco que pueden destruir físicamente los datos en el mismo; o una falla del sistema (caída del sistema), lo que puede ocasionar una actualización incompleta. ii. Actualización incompleta. iii. Defectos en el software. iv. Inserción de datos no validos. v. Errores humanos. Formas de recuperación: en avance (roll-forward) o en retroceso (roll-back). 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 19 Objetivos de una Base de Datos FLUJO DE DATOS Y DE CONTROL a) Empieza con una llamada (1) del programa al SGBD, enviando la operación de consulta. El SGBD verifica que la sintaxis sea correcta, que el usuario esté autorizado, etc. Para hacerlo, el SGBD se basa (2) en el esquema externo y en el esquema conceptual. b) Si la consulta es válida, el SGBD determina, consultando el esquema interno (3), qué mecanismo debe seguir para responderla. Hay varias formas y diferentes caminos para responder a una consulta. Supongamos que ha elegido aplicar un hashing al valor del DI, que es el parámetro de la consulta, y el resultado es la dirección de la página donde se encuentra (entre muchos otros) el registro del alumno buscado. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 20 10

11 Objetivos de una Base de Datos FLUJO DE DATOS Y DE CONTROL c) Cuando ya se sabe cuál es la página, el SGBD comprobará (4) si esta página ya se encuentra en el área de los buffers (tal vez como resultado de una consulta anterior de este usuario o de otro). Si no está, el SGBD, la busca en disco y la carga en los buffers (5). Si ya está, se ahorra el acceso a disco. d) Ahora, la página deseada ya está en la memoria principal. El SGBD extrae, de entre los diferentes registros, el registro buscado, e interpreta la codificación y el resultado según lo que diga el esquema interno. e) El SGBD aplica a los datos las eventuales transformaciones lógicas que implica el esquema externo y las lleva al área de trabajo del programa (6). f) Luego el SGBD retorna el control al programa del usuario (7) y da por termina la ejecución de la consulta. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 21 Objetivos de una Base de Datos SEGURIDAD DE LOS DATOS Protección a la b.d. contra accesos o modificaciones no autorizadas. Sin el control de seguridad, los usuarios no tendrían privacidad en sus datos y el sistema no podría mantener la integridad de los mismos. Mecanismos para el control de seguridad: subesquemas, los códigos de control de acceso y el (encriptamiento). CONTROL CENTRAL DE RECURSOS DE DATOS Debe existir un administrador de la base de datos (DBA) quien tiene como funciones principales: Formular y coordinar los requerimientos de la base de datos. Diseñar los esquemas conceptuales y externos de la base. Implantar y mantener el sistema de base de datos. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 22 11

12 Modelos de Bases de Datos Inicios Sistema de Archivos Archivos Secuenciales Archivos Relativos Archivos Indexados Modelo Jerárquico Modelo Red Modelo Relacional Modelo Orientado a Objetos Modelo Relacional Extendido PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I AC Los Sumerios graban registros sobre tablas de arcilla 296 AC Ptolomeo comienza a coleccionar libros para la biblioteca de Alejandría AC Se inventa el papel en China 1450 Johannes Guttenberg inventa la prensa 1879 Gottlob Frege funda la disciplina moderna de la logica matemática 1937 Alan Turing presenta los conceptos dela máquina deturing 1941 Alfred Tarski aplica el modelo teórico del cálculo de relaciones binarias 1962 Charles Bachman desarrolla la base de datos en red (IDMS) Integrated Data Management System 1966 IBM desarrolla el método de acceso Secuencial Indexado Edgar F. (Ted) Codd introduce el Modelo Relacional junto con el Álgebra Relacional y el Cálculo Relacional PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 24 12

13 1971 Rudolf Bayer y Edward McCreight publican un artículo sobre Btrees, base del mecanismo de indexación en bases dedatos 1972 Se introduce la forma normal Boyce-Codd en el diseño de bases de datos Charles Bachman gana el premio Turing por su trabajo sobre bases de datos en el modelo red 1974 La teoria de las dependencias funcionales y la teoria de normalización toman importancia 1976 Eswaran, Gray, Lorie, y Traiger definen los niveles de isolation levels, serializability, and two-phase locking Mitad 1970s Se introduce el commit de Dos-Fases y es implementado en varios sistemas 1976 Peter Chen introduce el modelo Entidad-Relación 1977 Akifumi Makinouchi describe un modelo relacional anidado, precursor del modelo relacional-objeto PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I Home H. Gallaire y Jack Minker introducen las bases de datos basadas en lógica, conocidas como bases de datos deductivas 1979 Fagin, Nievergelt, Pippenger y Strong definen el Hashing 1981 Edgar F. Codd gana el premio Turing Award por sus contribuciones a la teoria de las bases dedatos 1985 Se introducen las bases de datos activas 1988 Las bases de datos Deductive y objeto-relacional se unifican en un solo modelo Se desarrolla la tecnología de las bases de datos orientadas a Objetos y las bases de datos relacional-objeto 1995 Se introducen los operadores Datacube OLAP 1995 Se desarrolla el modelo de datos semi-estructurado 1998 Jim Gray gana el premio Turing por sus contribuciones en el campo de las bases de datos y el procesamiento detransacciones PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 26 13

14 Aplicaciones de las bases de datos AC Se inventa el papel en China 1450 Johannes Guttenberg inventa la prensa 1884 Herman Hollerith inscribe la perforadora de tarjetas para una patente 1956 IBM inventa el primer sistema de almacenamiento en disco para computador 1959 G. E. libera el sistema 32 ERMA (Electronic Recording Machine and Accounting) para el Bank of America, que llevará la automatización a la industria bancaria 1963 American Airlines introduce el sistema de reservación de línea aérea de SABRE 1968 IBM libera IMS (Information Management System), the primer DBMS[ data Basemanagement System] comercial 1971 CODASYL publica el reporte del Data Base Task Group (DBTG) sobre el modelo red PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 27 Aplicaciones de las bases de datos 1974 La Universidad de California en Berkeley publica y distribuye el DBMS Ingres que utiliza el lenguaje de consulta QUEL 1975 IBM desarrolla System R, un DBMS relacional experimental, que introduce muchos conceptos hoy comunes, incluyendo el Structured Query Language (SEQUEL, llamado luego SQL) 1975 IBM desarrolla Query By Example (QBE), el primer lenguaje de consulta gráfico desarrollado por Moshe Zloof 1976 Se publican por IBM las especificaciones de SQL 1977 Se funda Relational Software Inc., que luego será Oracle Corporation, la primera compañía en liberar un sistema de bases de datos relacional basado en el System R, de IBM y usando SQL 1983 Es liberado el sistema de bases de datos DB2 por IBM 1986 Ingres compra IngresStar, el primer producto de bases de datos distribuidas PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 28 14

15 Aplicaciones de las bases de datos 1986 GemStone compra el primer sistema de bases de datos orientado a objectos 1986 La American National Standards Institute (ANSI) publica el estándar de SQL LDL, un lenguaje de bases de datos basados en lógica es implementado por MCC Corporation 1987 Investigadores de la Universidad de California-Berkeley definen los niveles del RAID (Redundant Arrays of Inexpensive Disks) 1991 Tim Berners-Lee, un científico del CERN en Génova, Suiza, desarrolla la www o World Wide Web 1992 Open Database Connectivity (ODBC) es desarrollado permitiendo a las máquinas una comunicación transparentecon múltiples bases de datos PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 29 Aplicaciones de las bases de datos 1993 Se publica ODMG 1.0 el estándard para sistemas de bases de datos orientadas a objetos 1998 Unified Modeling Language (UML) es estandarizado como una herramienta de modelaje para diseño de datos y de software 1998 Es desarrollado extensible Markup Language (XML) un estándard para el intercambio de información, particularmente entre DBMSs 1999 Se publica el estándard SQL 3 PARA MÁS INFORMACIÓN... [Nav92] Shankant B. Navathe, Evolution of Data Modeling for Databases. Communications of the ACM. 35(9), /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 30 15

16 Evolución histórica de las B.D. 60 s 70 s Modelo Jerárquico 80 s 90 s Hoy Modelo Relacional Modelo Orientado a Objeto Opción para la mayoría de las nuevas aplicaciones BasesdeConocimiento 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 31 Evolución Histórica de las BD Modelo Jerárquico De los modelos de BD citados, el que apareció primero, a principios de los años 60, fue el modelo jerárquico. Sus estructuras son registros interrelacionados en forma de árboles. El SGBD clásico de este modelo es el IMS/DL1 de IBM. Limitaciones No representan una estructura de datos Excesiva manipulación con estructuras no arbóreas Características lógicas y físicas no están separadas Enfoque sin soporte teórico Características 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 32 16

17 Evolución Histórica de las BD Modelo Jerárquico EQUIPO JUGADOR ENTRENADOR DIRECTIVO Llave A B Vistas lógicas Relación PADRE OWNER MASTER DISJOINT HIJO MEMBER SLAVE EMBEDED EXPERIENCIA Lenguaje de definición de datos DL/I 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 33 Modelo Red La red forma natural de representar relaciones Conference On Data SYstem Language (CODASYL) Data Base Task Group (DBTG) Objetos y Relaciones Arquitectura de tres niveles Grafo dirigido: Nodos Arcos Maneja relaciones binarias uno a muchos (enlaces) Registros cuentan con una llave invisible (identificador) Registros tipo: (owner: lado 1 member: lado N) Instancia u Ocurrencia Conjunto (SET): Relación compuesta por un registro tipo owner y el nombre del set Lenguaje de definición de datos: DDL- DBTG 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 34 17

18 CLIENTE ORDEN ORD X CLI SET NAME IS ORDXCLI; OWNER IS CLIENTES; ORDER IS PERMANENT SORTED BY DEFINED KEYS; MEMBER IS ORDENES; ORD X CLI INSERTION IS AUTOMATIC RETENTION IS MANDATORY; KEY IS ASCENDING COD-CLIE-ORD IN ORDENES DUPLICATES NOT ALLOWED ORDENES NULL IS NOT ALLOWED; SET SELECTON IS THRU ORDXCLI OWNER IDENTIFIED BY IDENTIFIER COD-CLIE-CLI IN CLIENTES. TIPO COMANDO TRABAJO Navegación FIND Selecciona y localiza un registro o una instancia de un conjunto. Recuperación GET Recupera el registro actual. Actualización ERASE Borra registros. de STORE Adiciona registros a la B.D. Registros MODIFY Actualiza un registro. Actualización CONNECT Adiciona un registro a un set De DISCONNECT Remueve un registro de un set. Conjuntos RECONNECT Permite a un miembro del conjunto (SET) ser modificado. 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 35 Modelo Relacional Edgar F. Codd: Padre del modelo relacional (1970) Solidez teórica del modelo: Álgebra y cálculo relacional Simplicidad: tablas relaciones El Modelo Relacional se basa en el concepto de relaciones lógicas entre los datos Álgebra y Calculo relacional: lenguajes de manipulación de datos con mayor poder en acceso y procesamiento Conceptos: relación tuplas atributos dominio clave candidata clave primaria Restricciones: No hay dos tuplas iguales en una relación El orden de las tuplas es irrelevante El orden de los atributos no es importante Cada atributo solo puede tomar un solo valor de su dominio 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 36 18

19 Modelo Relacional Correspondencia entre el M. R. y el modelo E-R. Entidades y relaciones se convierten en tablas Teoría de la normalización. Formas normales: 1FN, 2FN, 3FN, FNBC, 4FN, 5FN Independencia entre datos y su manejo Independencia lógica y física de los datos Lenguaje SQL conocido (declarativo) Poderoso motor y excelente optimizador Excelente manipulación de operaciones Buena eficiencia en aplicaciones comerciales Existen estándares y metodologías de desarrollo 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 37 Modelo Relacional Soporte teórico matemático solo funciona con el modelo original Pobre abstracción del mundo real La descomposición del mundo real no es natural El modelo de datos lógico es pobre para desarrollar aplicaciones modernas El lenguaje SQL tiene limitaciones para ser único lenguaje usado en el desarrollo de aplicaciones Problema de impedance mistmach : se debe conocer dos lenguajes para el desarrollo de una aplicación La solidez de los SMBDR tambalea si se agrega más potencia al modelo de datos lógico y su lenguaje de consulta 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 38 19

20 Modelo Orientado a Objetos Permitir el manejo de modelos de datos que describen el mundo real de las nuevas aplicaciones. Aplicar la esencia de la POO: flexibilidad, extensibilidad, reutilizabilidad, mantenibilidad. Mantener las mejores cualidades del modelo relacional Ofrecer un excelente optimizador que garantice eficiencia en el modelo de datos. Objetos: estructura y comportamiento Estructura: atributos Comportamiento: métodos Clases: reagrupan objetos con igual estructura y comportamiento Leng. de manipulación de datos Leng. de programación de BD-OO Leng. consulta estructurado OQL Lenguaje algebraico Lenguaje de cálculo de predicados Varias álgebras objeto propuestas Varios cálculos de predicados propuestos 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 39 Consulta en OQL Proceso Sintáctico Expresión algebráica OO ejecutable SMBDOO Optimización Lógica y Física Expresión algebráica OO ejecutable BD 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 40 20

21 Ventajas Abstracción en EOO se acerca mucho al mundo real Alto grado de independencia entre datos y tratamiento Leng. poderoso (LPOO+OQL) busca resolver problema de impedance mismatch Lenguaje OQL es superset de SQL Fuerte motor con buen optimizador Se heredan desarrollos del modelo relacional Desventajas Soporte teórico no esta maduro (en parte formal) La experiencia del usuario debe ser más elevada No hay estándares de desarrollo lo que retarda su aceptación Los SMBDOO no tienen la aceptación de sus predecesores 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 41 Modelo Relacional Extendido Aplicaciones modernas no soportan el desarrollo con el modelo relacional Modelo OO ha guiado esta ampliación del modelo relacional Se busca integrar lo mejor de los dos enfoques Los fabricantes de SMBDR buscan mantener cautivo su mercado Existe un álgebra relacional extendida? Existe un nuevo cálculo relacional extendido? El SQL3 es un superset de SQL Soporte teórico pobre. No hay estándares de desarrollo R-E Motor de los SMBDRE pasa a ser incógnita y a crear desconfianza Queda la duda teórica sobre la eficiencia de los SMBDRE 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 42 21

22 El Futuro de las BD OLTP: On Line Transaction Proccesing DATAWAREHOUSE Se refiere a arquitecturas, algoritmos, herramientas y técnicas para llevar datos de diversas fuentes en un repositorio ajustado para consultas y análisis (BD de solo lectura) Almacena información táctica que responde a preguntas de quien y que, acerca de eventos pasados Usa tecnologías relacionales esquema en estrella y copo de nieve Extracción y carga, limpieza y conversión de datos, copias y archivado, manejo de consultas. OLAP Usa múltiples vistas de datos agregados (almacenados en un DWH) Permite responder preguntas como que si y porque Operaciones: Drill Down Roll Up y Slice Dice Tiempo: componente integral de las aplicaciones analíticas 11/02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 43 El Futuro de las BD DATAMINING (Minería de datos) Se refiere una técnica de descubrimiento que no responde a preguntas particulares. Usa algoritmos específicos para analizar los datos e informar que se ha descubierto. DM busca respuestas a preguntas que no han sido respondidas Formas: relaciones entre ciertos datos, un agrupamiento de datos o modelos presentes en un conjunto de datos, para inferir reglas, las que se usarán para predecir funcionamientos, descubrir modelos, etc. KDD (Knowledge Data Discovery) Se refiere a las técnicas para el descubrimiento de conocimiento existente en datos y no conocido. Utiliza técnicas estadísticas, descubrimiento de conocimiento, Clustering, Datamining, IA, etc. PARA MÁS INFORMACIÓN... Ballard, Herreman, Shau, Bell, Kim y Valencic. Data Modeling Techniques for Data WareHousing. IBM /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 44 22

23 El Futuro de las BD Bases de datos NOSQL (Not Only SQL) Se origina en la evolución del Internet; No es un tipo de base de datos, sino un conjunto de tipos de bases de datos, por ejemplo, las bases de datos documentales que son las más conocidas. En NoSQL NO existe ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, durability) como en las bases de datos relacionales. Existe BASE (Basic Availability, Soft State, Eventual Consistency) que da características para el manejo de datos. Manipulación de bases de datos por medio de dispositivos móviles PARA MÁS INFORMACIÓN... Ballard, Herreman, Shau, Bell, Kim y Valencic. Data Modeling Techniques for Data WareHousing. IBM /02/2013 E.I.S.C. - Prof. Mauricio Fernández - Curso: Bases de Datos I 45 23

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