MSc. Francisco García

Transcripción

1 REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA BOLIVARIANA UNEFA NÚCLEO MIRANDA SEDE LOS TEQUES MSc. Francisco García

2 Vistas Las relaciones que no forman parte del modelo lógico pero se hacen visibles ibl a los usuarios como relaciones virtuales se denominan vistas. Se puede trabajar con gran número de vistas sobre cualquier reales. conjunto dado de relaciones Silberschatz. A (2010)

3 Cuando usar vistas Mostrar datos limitados. Acceso limitado. Compartir información con otros sistemas. No consume espacio en disco. Garcia. F (2015)

4 Vistas materializadas Algunos sistemas de base de datos permiten que se guarden las relaciones de vistas, pero se aseguran de que, si las relaciones reales cambian la vista se mantenga actualizada. Silberschatz. A (2010)

5 Vistas actualizables Son vistas lógicas que mediante el uso de reglas permite actualizar el origen de datos. Garcia. F (2015)

6 Creacióndelavista

7 Regla de Registro Nuevo

8 Regla de Registro Existente

9 Regla de Actualización

10 Programación en la base de datos PL/PGSQL SQL/PSM PL/SQL TRANSACT-SQL SQL SQL/PL Garcia. F (2015)

11 Programación en la base de datos C, C++, Java, Perl, Python, Ruby Java Garcia. F (2015)

12 Funciones y procedimientos almacenados Son extensiones del lenguaje SQL que permite programar rutinas dentro de la base de datos y permitiendo: Declarar variables, recibir parametros, for, while e if-then then-else, else, begin, end, return. Garcia. F (2015)

13 Triggers o Disparadores Es una orden que el sistema ejecuta de manera automática como efecto secundario de la modificación de la base de datos. Se puede aplicar antes o después de insertar, modificar o eliminar un registro de una tabla de la base de datos. Silberschatz. A (2015)

14 Indices Es una estructura de datos que proporciona una forma ágil de localización de los datos. Garcia. F (2015)

15 Consideraciones al usar índices Evitar crear demasiados índices con tablas que se actualizan con mucha frecuencia. Aplicar índices en tablas pequeñas puede no ser una solución optima. Los índices ocupan espacio de almacenamiento. Al crear un constraint se crea automáticamente un índice. Garcia. F (2015)

16 Constraint (Restricción) No permiten duplicidad de clave primaria. Garantiza integridad de data. No permite redundancia de data. Garcia. F (2015)

17 Information Schema (El diccionario i i de datos del SGBD) Garcia. F (2015)

18 Information Schema (El diccionario i i de datos del SGBD) Garcia. F (2015)

19 Information Schema (Obtener las tablas del esquema) Garcia. F (2015)

20 Information Schema (Obtener el Id de los objetos) Garcia. F (2015)

21 Information Schema (Obtener los campos de la tabla) Garcia. F (2015)

22 Information Schema (Obtener el Foreign Key de un campo) Garcia. F (2015)

23 Information Schema (El diccionario i i de datos del SGBD) Garcia. F (2015)

24 Information Schema (El diccionario i i de datos del SGBD) Garcia. F (2015)

25 Base de datos NoSQL Las bases de datos NoSQL son sistemas de almacenamiento de información que no cumplen con el esquema entidad-relación al que todos nos acostumbramos desde las primeras asignaturas de bases de datos en las carreras de informática. Garcia. F (2015)

26 Cuando utilizar NoSQL Cuando se desea desarrollar una aplicación que requiera la lectura / escritura en grandes cantidades. Cuando se pueda dar servicios a millones de usuarios sin perder el rendimiento. i Cuando se requieren millones de consultas en tiempo real. Garcia. F (2015)

27 Desventajas de NoSQL El código abierto puede significar una "mancha" en el soporte para las empresas. No están lo suficientemente maduros para algunas empresas. Limitaciones de Inteligencia de Negocios. La falta de experiencia. Problemas de compatibilidad. No garantiza la integridad de los datos. Garcia. F (2015)

28 Empresas que usan NoSQL

29 Base de datos Multidimensionales Garcia. F (2015)

30 Base de datos Multidimensionales BDR Base de Datos Relacional: Sistema de almacenamiento de datos basado en un conjunto de tablas unidas mediante relaciones. OLTP Procesamiento Transaccional en Línea. Se trata de los procesos clásicos de tratamiento automático de información, que incluyen Altas, Bajas, Modificaciones y Consultas.

31 Base de datos Multidimensionales OLAP Procesamiento Analítico En Línea. Se trata de procesos de análisis de información. Estos sistemas están orientados al acceso en modo consulta. DW DataWarehouse. Sistema almacén de datos que reúne la información generada por los distintos departamentos de una organización. Es un almacén de datos históricos, utilizado por una herramienta OLAP para procesar información, elaborar informes y vistas. Datamart Sistema que mantiene una copia de parte de un DataWarehouse para un uso departamental. Almacén de datos históricos relativos a un departamento de una organización, utilizado por una herramienta OLAP para procesar información, elaborar informes y vistas.

32 Definición de Cubos OLAP Un cubo OLAP, OnLine Analytical Processing o Procesamiento Analítico en Línea, término acuñado por Edgar Frank Codd, es una base de datos multidimensional, en la cual el almacenamiento físico de los datos se realiza en un vector multidimensional. Los cubos OLAP se pueden considerar como una ampliación de las dos dimensiones de una hoja de cálculo.

33 Los Sistemas OLAP deben: Soportar requerimientos erimientos complejos de análisis Analizar datos desde diferentes perspectivas Soportar análisis i complejos contra un volumen grande de datos

34 Acciones / Navegación OLAP Bajar (Down): bajar el nivel de visualización en las filas a una jerarquía inferior. i Detallar (Drilldown): informar para una fila en concreto, de datos a un nivel inferior. Rotar (Swap): alterar las filas por columnas (permutar dos dimensiones de análisis) Colapsar (Collapse): id. Siguiente sin perder la información anterior para éste y el resto de los valores. Expandir (Expand): id. anterior sin perder la información a nivel superior para éste y el resto de los valores.

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36 Base de Datos Espaciales Definicion : Una base de datos espacial es una colección de datos espacialmente referenciados que actúan como o modelo o de la realidad

37 Elementos Fundamento BD Espaciales Los elementos de la realidad modelada en una base de datos SIG tienen dos identidades: dades entidad y objeto entidad = es el elemento en la realidad. Una entidad es "un fenómeno de interés en la realidad d que no esta ya más subdividido idid en fenómenos del mismo tipo Fenómenos similares que se guardan en una base de datos son identificados como tipos de entidad.

38 Elementos Fundamento BD Espaciales Objeto: es el elemento como se representa en la base de datos. Un objeto es "una representación digital de todas oparte de una entidad. El método de representación digital de un fenómeno varía según la escala yotros factores. Ejemplo : Un ciudad d puede representarse como un punto. Una ciudad puede verse como un área si la BD es geográfica para un estado

39 Elementos Fundamento BD Espaciales Atributos es una característica de una entidad seleccionada para representarla. Es normalmente no espacial aunque algunos pueden estar relacionados al carácter espacial de los fenómenos bajo estudio (por ejemplo, el área y perímetro de una región). ejemplo, un camino normalmente tiene un nombre yse identifica según su clase como una autopista, un camino vecinal, etc.)

40 Elementos Fundamento BD Espaciales Capas Los objetos espaciales pueden agruparse en capas, también llamadas cubiertas, coberturas o temas. ejemplo, una capa puede tener sólo segmentos de arroyos opuede tener arroyos, lagos, litorales ypantanos

41 Elementos Fundamento BD Espaciales 0-D: : un objeto que tiene una posición en el espacio, pero ninguna longitud (P) 1-D: : un objeto que tiene una longitud y está compuesto de dos o más objetos 0-D (L) 2-D: : un objeto que tiene una longitud y ancho y se limita por por lo menos con tres objetos lineales 1-D (A). 3-D: : un objeto que tiene una longitud, anchura y altura/profundidad y se limita por por lo menos con cuatro objetos 2-D (V).

42 Elementos Fundamento BD Espaciales

43 Elementos Fundamento BD Espaciales

44 Elementos Fundamento BD Espaciales