BASES DE DATOS RELACIONALES

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1 Unidad I. Bases de Datos BASES DE DATOS RELACIONALES Profesora Ginnette Calvo G. Grupo 002 II Ciclo 2013

2 BASES DE DATOS: definición * Colección de datos relacionados (Elmasri/Navathe) * Colección lógicamente coherente de datos con un significado inherente; diseñada, creada y usada con un propósito particular; representa algún aspecto del mundo real" (mini-mundo) (Araya). Conjunto, colección o depósito de datos almacenados en un soporte informático no volátil. Los datos están interrelacionados y estructurados de acuerdo con un modelo capaz de recoger el máximo contenido semántico (Piattini, Marcos, Calero y Vela).

3 BASES DE DATOS: tipología *Tamaño: Agenda personal (megabytes) Vs. Registro de contribuyentes (gigabytes). *Complejidad: Inventario de pequeño negocio Vs. Sistema de reservación de aerolíneas. *Primera generación: Jerárquicas: Se sustenta sobre un modelo de datos jerárquico o de árbol, donde los nodos representan las entidades o conjuntos de objetos del mundo real y los arcos entre los nodos las posibles correspondencias entre ellos. Segunda generación: Redes: El mundo real se representa por medio de un grafo o red, en donde las entidades se conectan por medio de punteros lógicos. Una red es una interrelación de datos en la cual un registro puede estar subordinado a registros de más de un archivo (Universidad de Valencia, 2004).

4 Diseño jerárquico. Diseño de red. Fuente: Barker (1994).

5 BASES DE DATOS: tipología *Generaciones posteriores: Tercera generación de bases de datos: Modelo de relacional de Codd, Los datos se representan en forma tabular. Cuarta generación: Open GL (sistemas abiertos) BD2, Oracle, Sybase, SQL-Server, Informix, Gupta

6 BASES DE DATOS: tipología Bases de datos multidimensionales: También conocidos como hipercubos multidimensionales o cubos ndimensionales, debido a que presentan la información en más de tres dimensiones (>3Dim). Muy similares a las BD relacionales, se diferencian en que en las BD multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos (representan dimensiones de la tabla o bien métricas que se desean estudiar). * *Fuente: Bernabeu (2007)

7 BASES DE DATOS: tipología *Bases de datos multidimensionales: Procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing- OLAP): o o o o Tecnología que permite que la información sea analizada de forma rápida, amigable e interactiva y que facilite la construcción de modelos cuantitativos complejos. Incluye principalmente la agregación de grandes cantidades de datos dispersos y puede abarcar millones de datos con relaciones complejas. Su objetivo es contribuir al análisis de estas relaciones mediante la facilitación de la búsqueda de patrones, tendencias y excepciones. Debe soportar procesamiento lógico y estadístico de los resultados sin que el usuario tenga que programar, además de incluir los requerimientos de seguridad para la confidencialidad y las actualizaciones concurrentes.

8 SISTEMA DE GESTIÓN DE BASES DE DATOS (SGBD) *Conjunto de programas que permiten: Actualización y recuperación. Definir BD: especificar los tipos de datos usados. Construir BD: almacenar datos en algún medio. Manipular BD: consultar/actualizar/generar reportes. SGBD BD Sistema de Base de Datos personal Equipo

9 SISTEMAS DE BASES DE DATOS vrs SISTEMAS DE ARCHIVOS Aplicación 1 Aplicación 2 Aplicación 3 Aplicación 1 Aplicación 3 SGBD Aplicación 2

10 *VENTAJAS DE UN SGBD Controlar la redundancia Duplicación de esfuerzos Gasto de almacenamiento Inconsistencias Compartir datos Accesos múltiples Control de concurrencia Restringir el acceso no autorizado Proveer interfaces múltiples Variedad de interfaces de usuario Representación de relaciones complejas entre datos Obliga al cumplimiento de restricciones de integridad Derivado de la semántica (significado) de los datos Provee mecanismos de respaldo y recuperación Seguridad

11 * ARQUITECTURA DE LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS Nivel Interno: forma como los datos están almacenados físicamente, las estructuras de los datos, mecanismos de acceso y cómo se reparten los datos en los bloques que conforman la base de datos. Nivel Conceptual: descripción global que esconde detalles de la estructura física y se concentra en describir entidades, tipos, asociaciones y restricciones. Nivel Externo: conjunto de vistas o sub-esquemas individuales de grupos de usuarios.

12 * ARQUITECTURA DE LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS Nivel Externo Vista de usuario 1 Vista de usuario 2 Vista de usuario n Nivel Conceptual Esquema conceptual Nivel Interno Esquema físico BD

13 * LENGUAJES DDL: data definition languaje Lenguaje por medio del cual se especifican los esquemas conceptual e interno (así como sus transformaciones). Trabaja con Metadatos. DML: data manipulation languaje Lenguaje para consulta, inserción, borrado y modificación de datos. Trabaja con los datos. Tipos de lenguaje: No procedimental: permite especificar operaciones complejas de manera concisa; producen conjuntos de datos como resultados (Ej. SQL). Procedimental: describen detalladamente como obtener los resultados deseados; trabajan con un registro a la vez y requieren de ciclos externos para procesar un conjunto de datos (Ej. Pascal, PL-SQL)

14 * ETAPAS EN EL DISEÑO DE UNA BASE DE DATOS MUNDO REAL Universidad, Biblioteca, hospital, etc. UNIVERSO DEL DISCURSO Análisis de requisitos. Representación del mundo real bajo unos determinados objetivos (MINIMUNDO). MODELADO CONCEPTUAL DE LOS DATOS Recolección de requisitos y análisis. Modelos Conceptuales (Modelo E/R, etc.) MODELADO LÓGICO (BASE DE DATOS) MODELADO INTERNO (ESTRUCTURAS DE DATOS) Requisitos de la base de datos. Modelos convencionales o de bases de datos (Modelo relacional, red, jerárquico, etc.) Modelos internos (registros internos o almacenados, punteros, organizaciones secuenciales, indizadas, direccionadas, agrupamientos, etc. ALMACENAMIENTO FÍSICO Estructuras físicas (registros físicos, bytes, campos, ítems, etc.) Sistema Gestor de Base de Datos. *Fuente: Elaboración propia según la información recuperada de (Piattini, Marcos, Calero y Vela, 2007; Chinchilla, 2011)

15 REFERENCIAS Barker, R. (1994). El modelo entidad-relación = Case*Method. Wilmington, Delaware : Addison-Wesley Interamericana. Bernabeu, R. D. (2007). Data Warehousing:Investigación y Sistematización de Conceptos HEFESTO: Metodología propia para la Construcción de un DataWarehouse. Córdoba, Argentina : El Autor. Recuperado de Chinchilla Arley, R. (2011). Bases de datos [presentación con diapositivas]. San José, C.R. : el Autor. Piattini Velthuis, M. G., Marcos Martínez, E., Calero Muñoz, Coral y Vela Sánchez, B. (2007). Tecnología y diseño de bases de datos. México, D.F. : Alfaomega. Universidad de Valencia. (2004). Introducción a las bases de datos. En su Bases de datos: Biblioteconomía (pp. 1-15). Recuperado de

16 MUCHAS GRACIAS!

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