Administración de las Bases de Datos
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- Emilia Rey Villalba
- hace 6 años
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1 Universidad Alonso de Ojeda Facultad de Ingeniería Administración de las Bases de Datos Base de Datos II Profesora: Anaylen López
2 Base de Datos Distribuidas Concepto "Base de datos distribuida" es en realidad una especie de objeto virtual, cuyas partes componentes se almacenan físicamente en varias bases de datos "reales" distintas ubicadas en diferentes sitios. De hecho, es la unión lógica de esas bases de datos.
3 Concepto de BD Distribuida Una base de datos distribuida es una colección de datos distribuidos en diferentes computadores de una red, donde cada sitio de la red tiene capacidad de procesamiento autónomo y puede ejecutar aplicaciones locales. Además cada sitio participa en la ejecución de al menos una aplicación global que requiera acceder datos en diferentes sitios, usando un subsistema de comunicación.
4 Características de las BD Distribuidas 1. Distribución: Los datos no están residentes en el mismo sitio (procesador). Esto permite distinguir una base de datos distribuida de una base de datos centralizada. 2. Correlación lógica: Los datos tienen algunas propiedades que los relacionan, de tal manera que se puede distinguir una base de datos distribuida de un conjunto de bases de datos locales o archivos residentes en diferentes sitios de una red de Computadores.
5 Ventajas de las BD Distribuidas Compartimiento de datos. Los usuarios de un nodo son capaces de acceder a los datos de otro nodo. Autonomía. Cada nodo tiene cierto grado de control sobre sus datos, en un sistema centralizado, hay un administrador del sistema responsable de los datos a nivel global. Cada administrador local puede tener un nivel de autonomía local diferente. Disponibilidad. Si en un sistema distribuido falla un nodo, los nodos restantes pueden seguir funcionando. Si se duplican los datos en varios nodos, la transacción que necesite un determinado dato puede encontrarlo en cualquiera de los diferentes nodos.
6 Replicación de Datos La replicación de datos permite que ciertos datos de la Base de Datos sean almacenados en más de un sitio, y su principal utilidad es que permite aumentar la disponibilidad de los datos y mejora el funcionamiento de las consultas globales a la base de datos.
7 Datawarehouses Un almacén de datos (del inglés data warehouse) es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza.
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9 OLAP Los sistemas OLAP son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos etc. Este sistema es típico de los datamarts. El acceso a los datos suele ser de sólo lectura. La acción más común es la consulta, con muy pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones. Los datos se estructuran según las áreas de negocio, y los formatos de los datos están integrados de manera uniforme en toda la organización. El historial de datos es a largo plazo, normalmente de dos a cinco años. Las bases de datos OLAP se suelen alimentar de información procedente de los sistemas operacionales existentes, mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL).
10 Bases de datos OLTP y OLAP Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones. Una transacción genera un proceso atómico (que debe ser validado con un commit, o invalidado con un rollback), y que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos. El proceso transaccional es típico de las bases de datos operacionales. El acceso a los datos está optimizado para tareas frecuentes de lectura y escritura. (Por ejemplo, la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las BD de bancos o hipermercados diariamente). Los datos se estructuran según el nivel aplicación (programa de gestión a medida, ERP o CRM implantado, sistema de información departamental...). Los formatos de los datos no son necesariamente uniformes en los diferentes departamentos (es común la falta de compatibilidad y la existencia de islas de datos). El historial de datos suele limitarse a los datos actuales o recientes.
11 CONSULTAS Y REPORTES COMPLEJOS
12 DATA MINING Una definición formal de la DM sería: La minería de datos es el proceso automático para el descubrimiento de información útil en grandes cantidades de datos. Este proceso es un campo multidisciplinario, en el que se pretende predecir resultados y/o descubrir relaciones entre los diferentes datos. Las diferentes tareas que puede realizar la DM son: Clasificación: Mediante la clasificación se busca encontrar un modelo que pueda predecir el comportamiento de una variable a partir de sus características. Análisis de Asociaciones: Estas técnicas pretenden sacar patrones de las relaciones que hay entre diferentes rasgos de los datos. Detección de Anomalías: El objetivo de la detección de anomalías es encontrar aquellos elementos o características que son significativamente diferentes del resto de los datos.
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14 En la actualidad se utiliza un DATA WAREHOUSE como solución para replicar los datos de la transacciones DATA WAREHOUSE: Base de datos especializada que se optimiza para consultar de administración. Los datos se extraen de sistemas de procesamiento de transacciones en línea. Los datos se limpian y optimizan para búsqueda y análisis.
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