Unidad I. Bases de Datos
BASES DE DATOS RELACIONALES
Profesora Ginnette Calvo G.
Grupo 002
II Ciclo 2013
* “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).
BASES DE DATOS: definición
“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).
*Fuente: Chinchilla (2011)
*Tamaño: Agenda personal (megabytes) Vs. Registro de contribuyentes
(gigabytes).
*Complejidad: Inventario de pequeño negocio Vs. Sistema de
reservación de aerolíneas.
BASES DE DATOS: tipología
*Fuente: Chinchilla (2011)
*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).
Fuente: Barker (1994).
Diseño jerárquico. Diseño de red.
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
*Fuente: Chinchilla (2011)
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)
BASES DE DATOS: tipología
*Bases de datos multidimensionales:
Procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing-OLAP):
o Tecnología que permite que la información sea analizada de forma rápida, amigable e interactiva y que facilite la construcción de modelos cuantitativos complejos.
o Incluye principalmente la agregación de grandes cantidades de datos dispersos y puede abarcar millones de datos con relaciones complejas.
o Su objetivo es contribuir al análisis de estas relaciones mediante la facilitación de la búsqueda de patrones, tendencias y excepciones.
o 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.
*Fuente: Chinchilla (2011)
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.
Sistema de Base de Datos
SGBD
personal
Equipo
BD
*Fuente: Chinchilla (2011)
SISTEMAS DE BASES DE DATOS vrs SISTEMAS DE ARCHIVOS
*Fuente: Chinchilla (2011)
Aplicación 1
Aplicación 2
Aplicación 3
Aplicación 1
Aplicación 2
Aplicación 3 SGBD
*VENTAJAS DE UN SGBD
*Fuente: Chinchilla (2011)
Controlar la redundancia
• Duplicación de esfuerzos
• Gasto de almacenamiento
• Inconsistencias
Compartir datos
• Accesos múltiples
• Control de concurrencia
Restringir el acceso no autorizado
• Seguridad
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
* ARQUITECTURA DE LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS
*Fuente: Chinchilla (2011)
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.
* ARQUITECTURA DE LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS
*Fuente: Chinchilla (2011)
Vista de
usuario 1
Vista de
usuario 2
Vista de
usuario n
Esquema conceptual
Esquema
físico BD
Nivel
Externo
Nivel
Conceptual
Nivel
Interno
* LENGUAJES
*Fuente: Chinchilla (2011)
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)
* ETAPAS EN EL DISEÑO DE UNA BASE DE DATOS
*Fuente: Elaboración propia según la información recuperada de
(Piattini, Marcos, Calero y Vela, 2007; Chinchilla , 2011)
• Universidad, Biblioteca, hospital, etc. MUNDO REAL
• Análisis de requisitos.
• Representación del mundo real bajo unos determinados objetivos (MINIMUNDO).
UNIVERSO DEL DISCURSO
• Recolección de requisitos y análisis.
• Modelos Conceptuales (Modelo E/R, etc.) MODELADO CONCEPTUAL DE
LOS DATOS
• Requisitos de la base de datos.
• Modelos convencionales o de bases de datos (Modelo relacional, red, jerárquico, etc.)
MODELADO LÓGICO (BASE DE DATOS)
• Modelos internos (registros internos o almacenados, punteros, organizaciones secuenciales, indizadas, direccionadas, agrupamientos, etc.
MODELADO INTERNO (ESTRUCTURAS DE DATOS)
• Estructuras físicas (registros físicos, bytes, campos, ítems, etc.)
• Sistema Gestor de Base de Datos. ALMACENAMIENTO FÍSICO
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 http://es.scribd.com/doc/55234594/36/Base-de-datos-multidimensional
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 http://informatica.uv.es/docencia/biblioguia/BD/ficheros/tema1.pdf
REFERENCIAS
MUCHAS GRACIAS!