viernes, 14 de mayo de 2010

GENERACION DE UN SISTEMA DE BASE DE DATOS

  • INVESTIGACION:

Cuando hablamos de bases de datos, en nuestras conversaciones nos referimos a datos relacionales. Esto no fue siempre así, antes que el modelo relacional fuese desarrollado, existió otro modelo de datos. Ahora, el caso para considerar las alternativas ha llegado a ser cada vez más fuerte, con las nuevas generaciones de leguajes de desarrollo orientados a objetos se abre una gama de oportunidades a las aplicaciones, y a su vez a las base de datos con la aparición de las bases de datos nativas, orientadas a guardar estos objetos creados por las aplicaciones de Primera generación: modelo jerárquicos y modelo de dato de red. Segunda generación de bases de datos: modelo relacional: accesando a el modelo relacional y modelo relacional con programación de procedimientos: que orienta a objetos de tercera generacion. Tercera generación: modelo post-relacional, modelo de objeto y modelo objeto a relacional.

  • LO QUE ENTENDI:

La generación de base de datos, muestra la diversidad de sistemas que se crearon, y los que actualmente existen. Hay tres generaciones de base de datos.

  • FUENTE:

http://labloguera.net/blogs/elperucho/archive/2007/10/31/generaciones-de-bases-de-datos-un-poco-de-historia.aspx

DISEÑO FISICO DE LA BASE DE DATOS

  • INVESTIGACION:

En este capítulo se describe la metodología de diseño físico para bases de datos relacionales. En esta etapa, se parte del esquema lógico global obtenido durante el diseño lógico y se obtiene una descripción de la implementación de la base de datos en memoria secundaria. Esta descripción es completamente dependiente del SGBD específico que se vaya a utilizar. En este capítulo se dan una serie de directrices para escoger las estructuras de almacenamiento de las relaciones base, decidir cuándo crear índices y cuándo desnormalizar el esquema lógico e introducir redundancias.

  • LO QUE NETENDI:

Partimos de el esquema logico global y asi tendremos una descripcion de la implementacion de la base de datos en memoria secundaria.

  • FUENTE:

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node93.html

TRANSFORMACION AL MODELO DE DATOS

  • INVESTIGACION:

Es innegable que la gestión y la explotación subsiguiente de los registros que contienen datos, y, como consecuencia, información, depende de las herramientas existentes en el campo de la gestión de la información, por una parte, y del cuerpo teórico de la ciencia de la información, por otra. La explotación satisfactoria de esta información, de la misma forma, demanda experiencia en dos áreas de conocimiento: en las técnicas de recuperación de información y en el estudio de las necesidades de los usuarios.

  • LO QUE ENTENDI:

Para transformar al modelo de datos se debe a la forma de la información y la necesidad del usuario.

  • FUENTE:

http://tramullas.com/documatica/2-8.html

ELECCION DE UN SISTEMAS GESTOR DE BASE DE DATOS

  • INVESTIGACION:

Sistema Gestor de Bases de Datos
(DBMS: Database Management System):
Software con capacidad para definir, mantener y utilizar una base de datos.
Un sistema de gestión de bases de datos debe permitir definir estructuras de almacenamiento, acceder a los datos de forma eficiente y segura, etc.

FACTORES: No redundancia (los datos no deben estar duplicados),
consistencia e integridad. Fiabilidad (protección frente a fallos). Seguridad (no todos los datos deben ser accesibles a todos los usuarios). Capacidad de replicación y distribución.. Portabilidad. Disponibilidad de herramientas de desarrollo de SW.

  • LO QUE ENTENDI:

Para elegir un sistema gestor de base de datos se deben de ver todas las caracteristicas. Como que debe permitir definir estructuras de almacenamiento acceder a los datos de forma eficiente y segura... entre muchas otras cosas.

  • FUENTE:

http://elvex.ugr.es/idbis/db/docs/design/1-process.pdf

DISEÑO CONCEPTUAL DE LA BASE DE DATOS

  • INVESTIGACION:

Descripción del esquema de la base de datos utilizando un modelo de datos conceptual. El Software. Es el sistema gestor de bases de datos. El encargado de administrar las bases de datos.
Datos. Incluyen los datos que se necesitan almacenar y los metadatos que son
datos que sirven para describir lo que se almacena en la base de datos.
Usuarios. Personas que manipulan los datos del sistema. Hay tres categorías:
Usuarios finales. Aquellos que utilizan datos de la base de datos para su trabajo cotidiano que no tiene por qué tener que ver con la informática. Normalmente no utilizan la base de datos directamente, si no que utilizan aplicaciones creadas para ellos a fin de facilitar la manipulación de los datos. Estos usuarios sólo acceden a ciertos datos.
Desarrolladores. Analistas y programadores encargados de generar aplicaciones para los usuarios finales.
Administradores. También llamados DBA (Data Base Administrator), se encargan de gestionar las bases de datos.
Hay que tener en cuenta que las necesidades de los usuarios son muy diferentes en
función del tipo de usuario que sean: a los finales les interesa la facilidad de uso, a
los desarrolladores la potencia y flexibilidad de los lenguajes incorporados del
sistema de bases de datos, a los administradores herramientas de gestión avanzada
para la base de datos.

  • LO QUE ENTENDI:

El diseño conceptual de una base de datos es mostrar como esta estructurada . de que se va a formar y como se va a formar una base de datos. estos son el software, datos, usuarios (usuarios finales , desarrolladores y administradores).

  • FUENTE:

http://elvex.ugr.es/idbis/db/docs/design/1-process.pdf

RECOLECION Y ANALISIS DE INFORMACION

  • INVESTIGACION:

La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, laobservación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. Epi Info es un conjunto de programas de microcomputadora para manejar datos en formato de cuestionario y para organizar los resultados en texto que puede formar parte de informes escritos. Se puede confeccionar un cuestionario en pocos minutos, pero, a la vez, Epi Info puede ser la base para una poderosa base de datos de un sistema de vigilancia epidemiológica con muchos tipos de archivos y registros. Incluye los elementos más comúnmente utilizados por los epidemiólogos de programas estadísticos (como SAS o SPSS) y bases de datos (como dBASE) combinados en un sólo sistema. Al contrario que los programas comerciales Epi Info puede ser copiado libremente y regalado a amigos y colegas. Hay tres niveles de aplicación de Epi Info para procesar cuestionarios u otros datos estructurados.

  • LO QUE ENTENDI:

La recoleccion y el analisis de informacion pues en si, consiste en juntar o almacenar informacion para luego ser procesada de alguna manera saber que sirve y que no, ordenarla etc.

  • FUENTE:

http://ns.ccp.ucr.ac.cr/~icamacho/salud_repro/contenido/recoleccion.htm

http://www.eumed.net/libros/2008a/362/recoleccion%20y%20analisis%20de%20los%20datos.htm

CICLO DE VIDA DEL SISTEMA DE APLICACION DE BASE DE DATOS

  • INVESTIGACION:


Las etapas del ciclo de vida de una aplicación de bases de datos son las siguientes:

Planificación del proyecto: cómo se pueden llevar a cabo las etapas del ciclo de vida de la manera más eficiente.

Definición del sistema: En esta etapa se especifica el ámbito y los límites de la aplicación de bases de datos, así como con qué otros sistemas interactúa. También hay que determinar quienes son los usuarios y las áreas de aplicación.

Recolección y análisis de los requisitos:n esta etapa se recogen y analizan los requerimientos de los usuarios y de las áreas de aplicación. Esta información se puede recoger de varias formas.

Diseño de la base de datos:Esta etapa consta de tres fases: diseño conceptual, diseño lógico y diseño físico de la base de datos. La primera fase consiste en la producción de un esquema conceptual, que es independiente de todas las consideraciones físicas. Este modelo se refina después en un esquema lógico eliminando las construcciones que no se pueden representar en el modelo de base de datos escogido (relacional, orientado a objetos, etc.). En la tercera fase, el esquema lógico se traduce en un esquema físico para el SGBD escogido. La fase de diseño físico considera las estructuras de almacenamiento y los métodos de acceso necesarios para proporcionar un acceso eficiente a la base de datos en memoria secundaria.

Selección del SGBD:Si no se dispone de un SGBD, o el que hay se encuentra obsoleto, se debe escoger un SGBD que sea adecuado para el sistema de información. Esta elección se debe hacer en cualquier momento antes del diseño lógico.

Diseño de la aplicación:En esta etapa se diseñan los programas de aplicación que usarán y procesarán la base de datos.

Prototipado:Este proceso permite que quienes diseñan e implementan el sistema sepan si han interpretado correctamente los requisitos de los usuarios. Otra ventaja de los prototipos es que se construyen rápidamente.

Implementación:En esta etapa se crean las definiciones de la base de datos a nivel conceptual, externo e interno, así como los programas de aplicación.

Conversión y carga de datos:Esta etapa es necesaria cuando se está reemplazando un sistema antiguo por uno nuevo. Los datos se cargan desde el sistema viejo al nuevo directamente o, si es necesario, se convierten al formato que requiera el nuevo SGBD y luego se cargan. Si es posible, los programas de aplicación del sistema antiguo también se convierten para que se puedan utilizar en el sistema nuevo.

Prueba:se prueba y valida el sistema con los requisitos especificados por los usuarios.

y la etapa de mantenimiento.

Estas etapas no son estrictamente secuenciales. De hecho hay que repetir algunas de las etapas varias veces, haciendo lo que se conocen como ciclos de realimentación. Por ejemplo, los problemas que se encuentran en la etapa del diseño de la base de datos pueden requerir una recolección de requisitos adicional y su posterior análisis.

  • LO QUE ENTENDI:

El tiempo de duracion de un sistema de aplicacion de una base de datos, se divide en las siguientes etapas: Planificación del proyecto. Definición del sistema. Recolección y análisis de los requisitos. Diseño de la base de datos. Selección del SGBD. Diseño de la aplicación. Prototipado. Implementación. Conversión y carga de datos. Prueba y Mantenimiento.

  • FUENTE:

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node67.html

TERCERA FORMA FORMAL

  • INVESTIGACIÓN:

La regla de la Tercera Forma Normal señala que hay que eliminar y separar cualquier dato que no sea clave. El valor de esta columna debe depender de la clave. Todos los valores deben identificarse únicamente por la clave. Ahora todas sus tablas están en la Tercera Forma Normal. Esto le da más flexibilidad y previene errores de lógica cuando inserta o borra registros. Cada columna en la tabla está identificada de manera única por la clave, y no hay datos repetidos. Esto provee un esquema limpio y elegante, que es fácil de trabajar y expandir.

  • LO QUE ENTENDI:

En la tercera forma normal, se deben de eliminar los datos que no son claves. Así se obtendrá una una base e datos bien ordenada, fácil de usar, y teniendo una flexibilidad a los datos. Las columnas de la tabla están identificadas por una clave. No hay repeticiones. Es una base de datos limpia y fácil de usar.

  • FUENTE:


http://www.trucostecnicos.com/trucos/ver.php?id_art=278

SEGUNDA FORMA FORMAL

  • INVESTIGACIÓN:

La regla de la Segunda Forma Normal establece que todas las dependencias parciales se deben eliminar y separar dentro de sus propias tablas. Una depen dencia parcial es un término que describe a aquellos datos que no dependen de la clave de la tabla para identificarlos.

Crear tablas separadas para aquellos grupos de datos que se aplican a varios registros.
Relacionar estas tablas mediante una clave externa.
Al haber alcanzado la Segunda Forma Normal, usted puede disfrutar de algunas de las ventajas de las bases de datos relacionales. Por ejemplo, puede añadir nuevas columnas a la tabla sin afectar a otras tablas. Lo mismo aplica para las otras tablas. Alcanzar este nivel de normalización permite que los datos se acomoden de una manera natural dentro de los límites esperados.

Una vez que ha alcanzado el nivel de la Segunda Forma Normal, se han controlado la mayoría de los problemas de lógica. Puede insertar un registro sin un exceso de datos en la mayoría de las tablas.

  • LO QUE INTENDI:

En la segunda forma normal, se tienen que eliminar las dependencias parciales, los datos que no dependen de la clave, y éstos separarlos en diferentes tablas. Y después se debe hacer una relación de tablas.
Este nivel de normalización nos permite agregar nuevas columnas, sin afectar los datos de las demás tablas.

  • FUENTE:

http://www.trucostecnicos.com/trucos/ver.php?id_art=278
http://www.lawebdelprogramador.com/temas/tecdiseno.php

PRIMERA FORMA NORMAL

  • INVESTIGACIÓ:

La regla de la Primera Forma Normal establece que las columnas repetidas deben eliminarse y colocarse en tablas separadas. Ésta es una regla muy fácil de seguir. Ahora tiene dos tablas. Pero todavía hay un problema. No hay forma de relacionar los datos de la tabla original con los de la nueva tabla. Para hacerlo, debe añadir un campo clave a la segunda tabla de forma que se establezca la relación.


Eliminar los grupos repetitivos de la tablas individuales.
Crear una tabla separada por cada grupo de datos relacionados.
Identificar cada grupo de datos relacionados con una clave primaria.

  • LO QUE ENTENDI:

La primera forma normal, nos dice que tenemos que eliminar las columnas que estén repetidas. Así estaremos ocupando un menor espacio. Y al eliminar las columnas las debemos de poner en otra tabla separada, estableciendo una clave en los datos relacionados.

  • FUENTE:

http://www.trucostecnicos.com/trucos/ver.php?id_art=278
http://www.lawebdelprogramador.com/temas/tecdiseno.php

NORMALIZACION DE UNA BASE DE DATOS

  • INVESTIGACIÓN:

Normalización es un conjunto de reglas que sirven para ayudar a los diseñadores a desarrollar un esquema que minimice los problemas de lógica. Cada regla está basada en la que le antecede. La normalización se adoptó porque el viejo estilo de poner todos los datos en un solo lugar, como un archivo o una tabla de la base de datos, era ineficiente y conducía a errores de lógica cuando se trataba de manipular los datos.

La normalización es una técnica que se utiliza para crear relaciones lógicas apropiadas entre tablas de una base de datos. Básicamente, las reglas de Normalización están encaminadas a eliminar redundancias e inconsistencias de dependencia en el diseño de las tablas.
La normalización es el proceso que permite distribuir todos los campos de la base de datos en tablas relacionadas entre sí, de forma que cumplan con el funcionamiento esperado de la base de datos.

Ayuda a prevenir errores lógicos en la manipulación de datos. La normalización facilita también agregar nuevas columnas sin romper el esquema actual ni las relaciones.

  • LO QUE ENTENDI:

La normalización hace las cosas más fáciles de entener, simplifica la estructura de la base de datos, ocupando un menor espacio en el disco.
La normalización nos ayuda a crear relaciones de tablas en una base de datos, de manera lógica y sencilla. También eliminan repeticiones, evitar la redundancia, así ocupando menor espacio.

  • FUENTE:

http://www.trucostecnicos.com/trucos/ver.php?id_art=278
http://www.adrformacion.com/curso/aplicacionesaccesxp/leccion1/normalizacion_base_datos.htm

lunes, 15 de marzo de 2010

Operadores primitivos, derivados y adicionales de consulta

  • INVESTIGACIÓN:
Operadores primitivos: Los operadores primitivos son parte del modelo relacional y pueden realizar diferentes acciones como Unión, Diferencia, etc.

Operadores derivados: Los operadores derivados son aquellos que se pueden expresar siempre en función de operadores primitivos, pero su introducción tiene por fin la simplificación de las consultas.
Los operadores derivados son aquellos que se obtienen de otros en este caso podrian ser los primitivos

Operadores adicionales: Los operadores permiten realizar operaciones aritméticas, comparaciones, concatenaciones o asignaciones de valores. Por ejemplo, puede probar datos para comprobar que la columna de país o región de los datos de clientes está llena o no es NULL
En las consultas, cualquier persona que pueda ver los datos de la tabla que se deben usar con algún tipo de operador puede realizar operaciones. Para poder cambiar los datos correctamente, debe disponer de los permisos adecuados.
Permite cambiar datos, permanente o temporalmente.
  • LO QUE ENTENDÍ:
Todos los operadores tienen como fin la simplificación de las consultas.

Los operadores primitivos son para realizar varias acciones como una unión o una diferencia.

Los operadores derivados estos tienen como fin la simplificación de las consultas, estos se obtienen de otros como por ejemplo los primitivos.

Los operadores adicionales estos son para realizar operaciones aritméticas, comparaciones, asignaciones de valores, comparaciones y concatenales.
  • FUENTE:



Arquitectura de tres niveles

  • INVESTIGACIÓN:

La arquitectura de sistemas de bases de datos de tres esquemas fue aprobado por la ANSI-SPARC (American National Standard Institute - Standards Planning and Requirements Committee) en 1975 como ayuda para conseguir la separación entre los programas de aplicación y los datos, el manejo de múltiples vistas por parte de los usuarios y el uso de un catálogo para almacenar el esquema de la base de datos.

  • Nivel interno: Tiene un esquema interno que describe la estructura física de almacenamiento de base de datos. Emplea un modelo físico de datos y los únicos datos que existen están realmente en este nivel.
  • Nivel conceptual: tiene esquema conceptual. Describe la estructura de toda la base de datos para una comunidad de usuarios. Oculta los detalles físicos de almacenamiento y trabaja con elementos lógicos como entidades, atributos y relaciones.
  • Nivel externo o de vistas: tiene varios esquemas externos o vistas de usuario. Cada esquema describe la visión que tiene de la base de datos a un grupo de usuarios, ocultando el resto.

El objetivo de la arquitectura de tres niveles es el de separar los programas de aplicación de la base de datos física.

  • LO QUE ENTENDÍ:
Hay tres niveles nivel interno, nivel conceptual y nivel de externo o de vistas.

Nivel interno: Tiene un esquema interno que describe la estructura física del almacenamiento de la base de datos, los únicos datos que existen están en este nivel.

Nivel conceptual: Describa la estructura de la base de datos para una comunidad de usuarios, este oculta los detalles físicos de almacenamiento y trabaja con elementos lógicos.

Nivel externo o de vistas: Este tiene varias vistas para el usuario, cada vista describe lo que tiene la base de datos a un grupo de usuarios y el resto lo oculta.




Modelo Ansi Spark

  • INVESTIGACIÓN:

Arquitectura ANSI

La arquitectura de sistemas de bases de datos de tres esquemas fue aprobado por la ANSI-SPARC (American National Standard Institute - Standards Planning and Requirements Committee) en 1975 como ayuda para conseguir la separación entre los programas de aplicación y los datos, el manejo de múltiples vistas por parte de los usuarios y el uso de un catálogo para almacenar el esquema de la base de datos.

  • Nivel interno: Tiene un esquema interno que describe la estructura física de almacenamiento de base de datos. Emplea un modelo físico de datos y los únicos datos que existen están realmente en este nivel.
  • Nivel conceptual: tiene esquema conceptual. Describe la estructura de toda la base de datos para una comunidad de usuarios. Oculta los detalles físicos de almacenamiento y trabaja con elementos lógicos como entidades, atributos y relaciones.
  • Nivel externo o de vistas: tiene varios esquemas externos o vistas de usuario. Cada esquema describe la visión que tiene de la base de datos a un grupo de usuarios, ocultando el resto.

El objetivo de la arquitectura de tres niveles es el de separar los programas de aplicación de la base de datos física.

  • LO QUE ENTENDÍ:
Este modelo ayuda a conseguir la separación entre los programas de aplicación y datos, manejar varios tipos de vistas y el uso de un catalogo para almacenar el esquema de la base de datos.
Hay nivel interno, conceptual y externo o de vistas:

Requerimientos de Construcción de una Base de Datos

  • INVESTIGACIÓN:

Requerimientos de las Bases de Datos

El análisis de requerimientos para una base de datos incorpora las mismas tareas que el análisis de requerimientos del software. Es necesario un contacto estrecho con el cliente; es esencial la identificación de las funciones e interfaces; se requiere la especificación del flujo, estructura y asociatividad de la información y debe desarrollarse un documento formal de los requerimientos. Un tratamiento completo del análisis de las bases de datos va mas allá del ámbito de este paper.

Definición: Es el conjunto de técnicas y procedimientos que nos permiten conocer los elementos necesarios para definir un proyecto de software. Es la etapa más crucial del desarrollo de un proyecto de software.

La IEEE los divide en funcionales y no funcionales: Funcionales: Condición o capacidad de un sistema requerida por el usuario para resolver un problema o alcanzar un objetivo.

No Funcionales: Condición o capacidad que debe poseer un sistema par satisfacer un contrato, un estándar, una especificación u otro documento formalmente impuesto. Para realizar bien el desarrollo de software es esencial realizar una especificación completa de los requerimientos de los mismos.

Independientemente de lo bien diseñado o codificado que esté, un programa pobremente especificado decepcionará al usuario y hará fracasar el desarrollo.

La tarea de análisis de los requerimientos es un proceso de descubrimiento y refinamiento,

El ámbito del programa, establecido inicialmente durante la ingeniería del sistema, es refinado en detalle.

Se analizan y asignan a los distintos elementos de los programas las soluciones alternativas. Tanto el que desarrolla el software como el cliente tienen un papel activo en la especificación de requerimientos.

El cliente intenta reformular su concepto, algo nebuloso, de la función y comportamiento de los programas en detalles concretos, El que desarrolla el software actúa como interrogador, consultor y el que resuelve los problemas. El análisis y especificación de requerimientos puede parecer una tarea relativamente sencilla, pero las apariencias engañan.

Puesto que el contenido de comunicación es muy alto, abundan los cambios por mala interpretación o falta de información. El dilema con el que se enfrenta un ingeniero de software puede ser comprendido repitiendo la esentencia de un cliente anónimo: “Sé que crees que comprendes lo que piensas que he dicho, pero no estoy seguro de que lo que creíste oír sea lo que yo quise decir”.
  • LO QUE ENTENDÍ:
Es el conjunto de técnicas y procesamientos que nos permiten conocer os elementos necesarios para definir un proyecto software. estos se dividen en funcionales y no funcionales.

Los funcionales: Es la capacidad o condición de un sistema que es requerida para resolver problemas o llegar a una meta.

Los no funcionales: Estos son la condición o capacidad que debe tener un sistema para así poder cumplir con un contrato, un estándar, una especificación u otro documento formal.

Modelo Relacional

  • INVESTIGACIÓN:

Bases de datos relacionales

Artículo principal: Modelo relacional
Artículo principal: Base de datos relacional

Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.

En este modelo todos los datos son almacenados en relaciones, y como cada relación es un conjunto de datos, el orden en el que estos se almacenen no tiene relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar por un usuario no experto. La información puede ser recuperada o almacenada por medio de consultas que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

Este modelo considera la base de datos como una colección de relaciones. De manera simple, una relación representa una tabla que no es más que un conjunto de filas, cada fila es un conjunto de campos y cada campo representa un valor que interpretado describe el mundo real. Cada fila también se puede denominar tupla o registro y a cada columna también se le puede llamar campo o atributo.

Para manipular la información utilizamos un lenguaje relacional, actualmente se cuenta con dos lenguajes formales el Álgebra relacional y elCálculo relacional. El Álgebra relacional permite describir la forma de realizar una consulta, en cambio, el Cálculo relacional sólo indica lo que se desea devolver.

El lenguaje más común para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

  • LO QUE ENTENDÍ:
En este modelo todos los datos son organizados en relaciones y como cada relación es un conjunto de datos, el orden en que estos se guarden no tiene importancia, a diferencia que en el modelo de red y jerárquico. Y esto lo hace mas fácil de entender y utilizar para un inexperto, las consultas ofrecen una amplia flexibilidad y poder almacenar la información.

Para poder manejar la información se utiliza un lenguaje relacional, actualmente se cuenta con dos lenguajes formales el Álgebra relacional y el Calculo relacional.

Modelo Entidad Relación

  • INVESTIGACIÓN:

Modelado Entidad-Relación

El Modelo Entidad-Relación, también conocido como DER (diagramas entidad-relación) es una herramienta de modelado para bases de datos, propuesto por Peter Chen en 1976, mediante el cual se pretende 'visualizar' los objetos que pertenecen a la Base de Datos comoentidades (se corresponde al concepto de clase, cada tupla representaría un objeto, de la Programación Orientada a Objetos) las cuales tienen unos atributos y se vinculan mediante relaciones.

Es una representación conceptual de la información. Mediante una serie de procedimientos se puede pasar del modelo E-R a otros, como por ejemplo el modelo relacional.

El modelado entidad-relación es una técnica para el modelado de datos utilizando diagramas entidad relación. No es la única técnica pero sí la más utilizada. Brevemente consiste en los siguientes pasos:

  1. Se parte de una descripción textual del problema o sistema de información a automatizar (los requisitos).
  2. Se hace una lista de los sustantivos y verbos que aparecen.
  3. Los sustantivos son posibles entidades o atributos.
  4. Los verbos son posibles relaciones.
  5. Analizando las frases se determina la cardinalidad de las relaciones y otros detalles.
  6. Se elabora el diagrama (o diagramas) entidad-relación.
  7. Se completa el modelo con listas de atributos y una descripción de otras restricciones que no se pueden reflejar en el diagrama.

Dado lo rudimentario de esta técnica se necesita cierto entrenamiento y experiencia para lograr buenos modelos de datos.

El modelado de datos no acaba con el uso de esta técnica. Son necesarias otras técnicas para lograr un modelo directamente implementable en una base de datos. Brevemente:


El modelo entidad-relación es el modelo conceptual más utilizado para el diseño conceptual de bases de datos. Fue introducido por Peter Chen en 1976. El modelo entidad-relación está formado por un conjunto de conceptos que permiten describir la realidad mediante un conjunto de representaciones gráficas y lingüísticas.

Originalmente, el modelo entidad-relación sólo incluía los conceptos de entidad, relación y atributo. Más tarde, se añadieron otros conceptos, como los atributos compuestos y las jerarquías de generalización, en lo que se ha denominado modelo entidad-relación extendido.

  • LO QUE ENTENDÍ:
El modelo entidad relación es una técnica para el modelada de datos utilizando diagramas entidad relación. Esta no es la única técnica que hay pero si la mas utilizada. Mediante esta se pretende visualizar los objetos que pertenecen a la base de datos como entidades, estas tienen atributos y se vinculan por medio de relaciones.

Modelo Jerárquico

  • INVESTIGACIÓN:

Bases de datos jerárquicas

Artículo principal: Base de datos jerárquica

Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.

Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento.

Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.

a)._El modelo jerárquico

La forma de esquematizar la información se realiza a través de representaciones jerárquicas o relaciones de padre/hijo, de manera similar a laestructura de un árbol. Así, el modelo jerárquico puede representar dos tipos de relaciones entre los datos: relaciones de uno a uno y relaciones de uno a muchos.

En el primer tipo se dice que existe una relación de uno a uno si el padre de la estructura de información tiene un solo hijo y viceversa, si el hijo tiene solamente un padre. En el segundo tipo se dice que la relación es de uno a muchos si el padre tiene más de un hijo, aunque cada hijo tenga un solo padre.

Inconveniente del modelo jerárquico

Relación maestro-alumno, donde un maestro tiene varios alumnos, pero un alumno también tiene varios maestros, uno para cada clase. En este caso, si la información estuviera representada en forma jerárquica donde el padre es el maestro y el alumno es el hijo, la información del alumno tendrá que duplicarse para cada uno de los maestros.

Otra dificultad que presenta el modelo jerárquico de representación de datos es respecto a las bajas. En este caso, si se desea dar de baja a un padre, esto necesariamente implicará dar de baja a todos y cada uno de los hijos que dependen de este padre.

  • LO QUE ENTENDÍ:
En el modelo jerárquico al igual que en el modelo de red los datos se organizan en forma de un albor visto al revés, la diferencia es que un nodo padre puede tener varios hijos pero un hijo. a diferencia del modelo de red, no puede tener varios padres, el nodo que no tiene padres es la raíz y los nodos que no tienen hijas son conocidas como hojas.

Modelo de Red

  • INVESTIGACIÓN:

Base de datos de red

Artículo principal: Base de datos de red

Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).

Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.


El modelo de red

El modelo de red evita esta redundancia en la información, a través de la incorporación de un tipo de registro denominado el conector, que en este caso pueden ser las calificaciones que obtuvieron los alumnos de cada profesor.

La dificultad surge al manejar las conexiones o ligas entre los registros y sus correspondientes registros conectores.

  • LO QUE ENTENDÍ:
En el modelo de red los datos se organizan de forma similar a un árbol pero visto al revés, este modelo es muy similar al jerárquico, la diferencia es que este modelo permite que un nodo tenga varios padres cosa que en el jerárquico no se puede.

domingo, 14 de marzo de 2010

Modelos de base de datos

  • INVESTIGACIÓN:

Modelos de bases de datos

Además de la clasificación por la función de las bases de datos, éstas también se pueden clasificar de acuerdo a su modelo de administración de datos.

Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos.

Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:

Bases de datos jerárquicas

Artículo principal: Base de datos jerárquica

Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.

Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento.

Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.

Base de datos de red

Artículo principal: Base de datos de red

Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).

Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.

Bases de datos transaccionales

Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a grandes velocidades, estas bases son muy poco comunes y están dirigidas por lo general al entorno de análisis de calidad, datos de producción e industrial, es importante entender que su fin único es recolectar y recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto la redundancia y duplicación de información no es un problema como con las demás bases de datos, por lo general para poderlas aprovechar al máximo permiten algún tipo de conectividad a bases de datos relacionales.

Bases de datos relacionales

Artículo principal: Modelo relacional
Artículo principal: Base de datos relacional

Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.

Durante los años 80 la aparición de dBASE produjo una revolución en los lenguajes de programación y sistemas de administración de datos. Aunque nunca debe olvidarse que dBase no utilizaba SQL como lenguaje base para su gestión.

Bases de datos multidimensionales

Artículo principal: Base de datos multidimensional

Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas, como creación de Cubos OLAP. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales (una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien representan dimensiones de la tabla, o bien representan métricas que se desean estudiar.

Bases de datos orientadas a objetos

Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos, trata de almacenar en la base de datos los objetoscompletos (estado y comportamiento).

Una base de datos orientada a objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos importantes del paradigma de objetos:

  • Encapsulación - Propiedad que permite ocultar la información al resto de los objetos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.
  • Herencia - Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento dentro de una jerarquía de clases.
  • Polimorfismo - Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada a distintos tipos de objetos.

En bases de datos orientadas a objetos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación (llamada función) se especifica en dos partes. La interfaz (o signatura) de una operación incluye el nombre de la operación y los tipos de datos de sus argumentos (o parámetros). La implementación (o método) de la operación se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz. Los programas de aplicación de los usuarios pueden operar sobre los datos invocando a dichas operaciones a través de sus nombres y argumentos, sea cual sea la forma en la que se han implementado. Esto podría denominarse independencia entre programas y operaciones.

SQL:2003, es el estándar de SQL92 ampliado, soporta los conceptos orientados a objetos y mantiene la compatibilidad con SQL92.

Bases de datos documentales

Permiten la indexación a texto completo, y en líneas generales realizar búsquedas más potentes. Tesaurus es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.

Bases de datos deductivas

Un sistema de base de datos deductiva, es un sistema de base de datos pero con la diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se basa principalmente en reglas y hechos que son almacenados en la base de datos. Las bases de datos deductivas son también llamadas bases de datos lógicas, a raíz de que se basa en lógica matemática.

Gestión de bases de datos distribuida

La base de datos está almacenada en varias computadoras conectadas en red. Surgen debido a la existencia física de organismos descentralizados. Esto les da la capacidad de unir las bases de datos de cada localidad y acceder así a distintas universidades, sucursales de tiendas, etcétera.

  • LO QUE ENTENDÍ:
Hay distintos modelos de bases de datos, las más importantes son:

Modelo de datos jerárquico: éste modelo utiliza la repesentación de un árbol, el cuál se conforma por nodos, y la raíz. Los nodos son cada uno de los registros, con sus campos; y la raíz es el elemento más alto. Una de sus desventajas de este modelo, es que no deja hacer más de una relación en un msmo segmento.

Modelo de datos en red: Aquí, se utlizan los noos como registros, y las líneas que los unen, se les consideran las relaciones. En este modelo, cualquier componente se puede relacionar con otros.

Modelo de datos relacional: Es el modelo qu más se utiliza, ya que utiliza tablas bidimensionales. Es fácil de usar, por la simplicidad de encontrar los datos. Y está organizada la información.

Tipos de gestores de bases de datos

  • INVESTIGACIÓN:
Tipos de Gestores de Bases de Datos

Un gestor de base de datos o sistema de gestión de base de datos (SGBD o DBMS) es un software que permite introducir, organizar y recuperar la información de las bases de datos; en definitiva, administrarlas. Existen distintos tipos de gestores de bases de datos: relacional, jerárquico, red,... El modelo relacional es el utilizado por casi todos los gestores de bases de datos para PC´s. El modelo relacional (SGBDR) es un software que almacena los datos en forma de tablas

Características Generales de los Sistemas Gestores de B.D.
Aunque hay multitud de aplicaciones para la Gestión de Bases de Datos diferentes en características y precios, podemos encontrar aspectos comunes en todos ellos:
• Aceptan definiciones de esquemas y vistas (definición de diferentes bases de datos).
• Manipulan los datos siguiendo las órdenes de los usuarios.
• Cuidan que se respete la seguridad e integridad de los datos.
• Permiten definir usuarios y las restricciones de acceso para cada uno de ellos.
• Controlan la concurrencia y las operaciones asociadas a la recuperación de los fallos.
  • LO QUE ENTENDÍ:
Un gestor de base de datos es un software que nos ayuda a introducir, recuperar y organizar información de las bases de datos, también administrarlas.

Informes y Reportes

  • INVESTIGACIÓN:

INFORMES ACCESS

Un informe access no es mas que una tabla o consulta mostrada en una forma "elegante y dinámica", los informes son uno de los módulos de access mas importantes, ya que permiten automatizar en gran medida el desarrollo de documentos a partir de bases de datos. Gracias a las herramientas de agrupación y ordenación de datos, y combinado con el código vba que podemos asociar al informe.

Los informes constituyen un recurso específico para la presentación de informaciones en papel impreso. El origen de estas informaciones puede ser una tabla o consulta. Además de eso, es posible incluir en el informe elementos gráficos para hacerlo mas atractivo. Como será visto, los informes también incluyen medios para agrupar y agregar datos.



REPORTES:

Microsoft Access también posee la habilidad de crear reportes para
presentar los datos de forma impresa.
Los reportes pueden ser basados en una tabla o en los resultados de
un “query”. Por ejemplo Access nos permite crear “Mailing Labels”,
calcular totales, o agrupar datos según nuestros criterios.
Para crear un reporte usando un ‘wizard’ seleccionamos la pestaña
“Reports” desde la ventana Forms y hacemos click en New.
  • LO QUE ENTENDÍ:
Un informe es un tabla o consulta mostrada en una forma dinámica y elegante, estos permiten automatizar el desarrollo de documentos a partir de base de datos, gracias a las herramientas de agrupación y ordenamiento de datos, los informes son un recurso para una presentación impresa como ya dije el origen de este es una tabla o consulta ademas se pueden incluir medios para hacerlos mas atractivos.

Y los reportes son lo mismo.

Consultas y Formularios

  • INVESTIGACIÓN:
CONSULTAS

Una consulta recupera informaciones de la Base de Datos y eventualmente las presenta en la pantalla. Serán estudiados tres tipos de consultas:

  • De selección: selecciona y presenta registros en formato patrón
  • De referencias cruzadas: selecciona y presenta registros en formato de planilla
  • De acción: altera el contenido de registros en una única operación

Los registros seleccionados constituyen un conjunto. Este conjunto es dinámico en el sentido de que su contenido tiene por origen varias tablas y con el sentido de solo existir mientras la consulta esté activa. Al cerrar una consulta, el conjunto de registros deja de existir. Esto constituye una gran ventaja pues si alteramos los datos de una tabla las consultas sobre ella automáticamente reflejarán esas alteraciones.

Las consultas constituyen un recurso práctico para obtener informaciones específicas contenidas en la Base de Datos. Con ellas podemos:

  • Elegir campos específicos de tablas específicas;
  • Seleccionar informaciones vía criterios;
  • Mostrar las informaciones en varios órdenes;
  • Obtener datos de varias tablas simultáneamente;
  • Calcular totales;
  • Crear formularios e informes;
  • Crear otras consultas y gráficos.

Formularios

Los formularios permiten organizar los datos de manera análoga a las fichas en los documentos a rellenar, introducir los datos en la base de datos, verlos e imprimirlos.

Un formulario es generalmente una hoja de papel en la que disponemos de lugares en blan-co para introducir la información, con un campo separado para cada dato.

En una base de datos electrónica la definición es casi la misma, con la diferencia de que trabajamos en la pantalla del monitor; de esta manera podremos ingresar y modificar los datos directamente en el formulario de la pantalla, formulario que habremos diseñado previamente se-gún nuestra necesidad y en el que podremos incluir también material gráfico (fotos) y sonidos.

Como un complemento, un formulario Access puede disponer de los llamados botones de comando. Pulsando estos botones se ejecutarán funciones o tareas que nos ayudarán a manejar la información.

  • LO QUE ENTENDÍ:
Una consulta es una forma de llegar a los datos de las bases de datos y poder codificarlos, borrarlos, mostrar y agregar mas datos en esa misma base de datos. Las consultas nos permiten hacer muchas como crear totales, formularios, crear otras consultas y gráficos. Hay consultas de selección, referencias cruzadas y acción.

Los formularios permiten ver los datos en forma análoga, introducir datos e imprimirlos un formulario es un lugar en blanco para poder introducir información con un campo separado para cada dato, de esta manera podemos ingresar y modificar los datos directamente en el formulario de la pantalla, los formularios los hacemos de acuerdo a nuestras necesidades y estos en Acces cuentan con los botones de comando que ejecutan funciones o tareas para un mejor manejo de la información.