Cátedrade BasesdeDatos
FacultaddeCienciasExactasyTecnologíaUniversidadNacionaldeTucumán
CicloLectivo2018
Unidad1:Generalidadessobrebasesdedatos.PropósitosdelasBasesdedatos.Sistemas
deAdministracióndeBases deDatos (DBMS). Arquitectura funcional deunaBasede
Datos. Archivos Hash. Modelo conceptual, lógico y físico. Modelos de datos y
metodologías de diseño de bases de datos. Modelo Entidad - Relación (Peter Chen).
ModeloObjetoSemántico(MichaelHammeryDennisMcLeod).ModeloRelacional(E.F.
Codd).Mecanismodeabstracción.Clasificación,AgregaciónyGeneralización.
ProgramaAnalíticodelaMateria
BasesdeDatos Mg.Ing.GustavoE.Juárez
BASES DE DATOS
GeneralidadesdeBasesdeDatosLossistemascentradosenBasesdeDatos (Database:DB)representanunadisciplina
compleja y evolutiva. La motivación original para el desarrollo de estos sistemas
proviene de la necesidad de contar con un entorno adecuado para lamanipulación y
procesamientodegrandesmasasdedatos,necesidadquesevioacrecentadaporelsalto
tecnológicoocurridoenel áreade los computadoresdurante lasdosúltimasdécadas,
particularmenteenlosmediosmasivosdealmacenamientodedatosysuinterconexión
mediantelautilizaciónderedes.
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Precisa
Oportuna
Completa
Las necesidades de información de nuestra sociedad son imperiosas. La toma de
decisiones,lainvestigaciónylaplanificaciónexigeninformación:
ElPapeldelaInformación
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Las cualidades que debe contener la información, como recurso fundamental de las
organizaciones y de los individuos son:
CualidadesdelaInformación
Precisión:PorcentajedeinformacióncorrectasobrelainformacióntotaldelSistema.
Oportunidad:Tiempotranscurridodesdeelmomentoenqueseprodujoelhechoqueoriginoeldatohastaqueseponeadisposicióndelusuario.
Completitud:contenertodalainformaciónquepermitacumplirconlosfines.
Significancia:debeposeerelmáximodecontenidosemánticoposible.
Coherencia:Debeserconsistenteconlasreglassemánticaspropiasdemundoreal,alquehaderepresentarlomasfielmenteposible.
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GrandesVolúmenesdeDatos
Imágenes / videos
Datos almacenados en Unidades de Discos
Comunicaciones
Clima
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VLDB Fundación (Very Large Database Fundation)
EsunaorganizaciónnogubernamentalquellevaaccionesdedifusióndelasgrandesBases
deDatos en elmundo, con el propósito de promover el intercambio y trabajo académico
enlabasededatosyloscamposrelacionadosentodoelmundo.
GrandesVolúmenesdeDatos
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1. CalidadenBasesdeDatos
2. AdministracióndeDatosInciertos
3. AccesoPersonalizadoyAdministracióndeperfiles
4. AdministracióndedatosparaRedesdeSensores
5. InteligenciadeNegociosenTiempoReal
6. EvaluacióndelDesempeñoyEvaluacióncomparativa
7. BasededatosXML
8. Administraciónseguradedatos
9. Administracióndedatossemánticos
Temascentralesdediscusiónanivelglobal Basándoseensuscriterios,definaunrankingde
importanciadelosconceptosesbozadosenestelistado
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AnálisisHistóricodelaEvolucióndelasBasesdeDatos ModeloRelacionalEn la Década de 1970, Edgar Frank Codd en el articulo “Un modelo relacional de datos para
grandes bancos de datos compartidos” (“Relational Model of Data for large Shared Data
Banks” – IBM Research Lab, San José, California, Communications of the ACM), definió el
modelo relacional y publico una serie de reglas para los sistemas de bases de datos
relacionales.
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Vamos a considerar que un DBMS, además de las tareas enunciadas anteriormente, consiste
en un conjunto de recursos que colectivamente permiten:
• Almacenar una DB
• Mantener la seguridad de una DB mediante el uso adecuado de restricciones de
privacidad e integridad, como así también permitir respaldos de la información para la
recuperación luego de fallas en hardware/software.
• Proveer las rutinas de entrada/salida para facilitar el uso de la DB.
SistemasdeBasesdeDatos
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BASES DE DATOS
JamesMartin dio una excelente definición de Bases de Daos, considerando los conceptos
subyacentes(1975):
"...(una)DBpuededefinirsecomounacolecciónde
datosinterrelacionados,almacenadosenconjuntos
sinredundanciasperjudicialesoinnecesarias..."
DefinicióndeBasesdeDatos:
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BASES DE DATOS
“Consiste en una colección de datos interrelacionados y un conjunto de programas para acceder a dichos datos, en donde la
colección de datos debe ser denominada como Bases de Datos,
y entender que la misma contiene información relevante para la
empresa, siendo su objetivo principal proporcionar una forma
de almacenar y recuperar la información de una base de datos de
manera que sea tanto practica como eficiente”
(SilberschatzAbraham-KorthHenryF.–Sudarshan-2006).
AnálisisHistóricodelaEvolucióndelasBasesdeDatos DefinicióndeDBMSoSGDB:
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En esta época se desarrollo un lenguaje de consulta llamado SQL (SEQUEL). Durante esta
década quedó claro que era indispensable el tratamiento de grandes volúmenes de
información, de forma tal que pueda accederse a ella desde cualquier aplicación que
involucre parte o toda esa información. Como resultado, se logró un cierto grado de
integración de archivos utilizados hasta ese momento con poca o ninguna estructuración
común.
AnálisisHistóricodelaEvolucióndelasBasesdeDatos LenguajedeConsultaEstructurado
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El SQL (Structured Query Language) es un estándar aceptado en
productos de bases de datos, además SQL es un ejemplo de lenguaje
orientado a transformaciones es decir un lenguaje diseñado para
usar relaciones con el fin de transformar los datos, SQL tiene
algunos componentes que son la definición de un lenguaje de Datos
y de un lenguaje de manipulación de datos”.
AnálisisHistóricodelaEvolucióndelasBasesdeDatos DefinicióndeSQL
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BASES DE DATOS
“Son bases de datos que ofrecen flexibilidad para manejar algunos de
estos requisitos y no están limitadas por los tipos de datos y los lenguajes
de consulta de los sistemas de bases de datos tradicionales. Una
característica clave de las bases de datos orientadas a objetos es la
potencia que proporcionan al diseñador al permitirle especificar
tanto la estructura de objetos complejos, como las operaciones que se
pueden aplicar sobre dichos objetos”.
AnálisisHistóricodelaEvolucióndelasBasesdeDatos DefinicióndeOODB
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A partir de una estructura de archivos, es posible montar una meta-estructura de bases de
datos, la cual podemos tipificar en tres etapas:
• La Estructura General de Datos se define utilizando un Lenguaje de Definición de
Datos (Data Definition Language: DDL).
• La Transformación de Datos se realiza usando un Lenguaje de Manipulación de una
DB (Database Manipulation Language: DML).
• Los métodos utilizados para la recuperación de subconjuntos de datos, basados en
consultas a la DB específicas, se realiza mediante un Lenguaje de Consultas
(Database Query Language: DQL).
SistemasdeAdministracióndeBasesdeDatos(DBMS) Meta-estructuradeBasesdeDatos
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Meta-estructuradeBasesdeDatos
DDLDQL
DML
Data Definition Language
Data Manipulation Language Data Query
Language
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Por funcional entendemos que
“ésta arquitectura indica las diferentes funciones o facilidades presentes
en una DB, teniendo en cuenta que tal arquitectura no refleja
necesariamente la construcción física de la DB”.
Como vemos en ella, podemos en principio centrarnos en el estudio de nueve componentes,
los que serán nuestra meta de estudio en las siguientes subsecciones.
ArquitecturaFuncionaldeunaBasedeDatos
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ArquitecturaFuncionaldeunaBasedeDatos Esquema Conceptual Posee el mayor nivel de mayor abstracción y es el punto de partida en el diseño de una DB. Desarrollado en Lenguaje Natural.
Esquema Lógico Es el esquema de una DB dado por “una descripción de los datos almacenados en una DB, con una especificación adecuada del tipo de datos y sus caminos de acceso”. También contiene las restricciones de privacidad y de integridad.
Esquema Físico Es el encargado de la descripción de la estructura física de una DB, resultando así el esquema que contiene detalles específicos, tales como el tipo de archivos utilizado, formato de registros, factores de bloqueo, etc.
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ArquitecturaFuncionaldeunaBasedeDatos
Subsistema de Privacidad “privacidad en una DB como la propiedad que refleja la medida en la que están protegidos los da tos con t ra accesos no autorizados”.
Subsistema de Integridad “integridad de una DB a la propiedad que refleja la medida en que la DB es un modelo seguro de aquella parte del universo que la misma representa”.
Subsistema de Recuperación y Respaldo Es un módulo encargado de reconstruir una DB luego de fallas en hardware o software, siendo posible la recuperación de una posible corrupción en los datos mediante estrategias de bloqueo, transacciones, archivos de respaldo, etc.
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Siguiendo el esquema de trabajo definido por la arquitectura funcional, aplicarlo al caso de
estudio de una Panadería.
ArquitecturaFuncionaldeunaBasedeDatos
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Esquema Conceptual La panadería comercializa productos (pan, tortillas y facturas), los cuales se producen diariamente. Los empleados se distribuyen en venta, producción y administración. El precio de venta de los productos se fija en función de la cantidad de materia prima que se necesita para fabricarlos (harina, sal, azúcar, etc), mas un 25% de ganancias. Los empleados se encuentran afiliados al sindicato de Sindicato de Panaderos de Tucumán
Esquema Logico
Elesquemalógicoesdondedebemosabstraerelmundorealygenerarunarepresentacióndigitalenalgúnmodelodedatos.Amodo de practica, escribiremos en una tablalos objetos mas importantes y sus detalles ocaracterísticas.
Esquema Fisico
Elesquemafísicoesdondedebemostransformarel modelo lógico en físico, obteniendo en estafase la estructura que contendrá los datos delsistema.
Desarrollo del Ejercici ArquitecturaFuncionaldeunaBasedeDatos
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EMPLEADO
PRODUCTO
VENTA
MATERIAPRIMA
SUELDO
GRUPOFAM
MODELADOLOGICO
MODELADOFISICO
EMPLEADODni,int,8ApellidoyNombre,Varchar,30Genero,parchar,1Domiciliocalle,Varchar,30Domicilionro,int,4
ResolverelrestodeloselementosdelModeloLogico.
TecnologíayDiseñodeBasesdeDatos/MarioPiattini,EsperanzaCalero,BelenVela/EditAlfaomega/2010Ed.
Fundamentosdebasesdedatos/AbrahamSilberschatz,HenryF.Korth/y/S.Sudarshan.—(Tra.FernándoSáenzPérez,AntonioGarcíaCordero/y/JesúsCorreasFernández.--Rev.Tca.LuisGrauFernández).McGrawHill.Madrid/c.2008/5a.Edic.
Fundamentosdesistemasdebasesdedatos/RamezElmasri/y/ShamkantB.Navathe.—(Tra.VerónicaCanivellCastillo,BeatrizGalánEspiga/y/GloriaZaballaPérez.--Rev.Tca.AlfredoGoñiSarriguren,ArturoJaimeElizondo/y/TomásA.PérezFernández)PearsonEducación.Madrid/c.2002/3a.ed.
IntroducciónalSQLparaUsuariosyProgramadores/Cornelioetal/THOMSON/2003/2da.Edic
BibliográficasPrincipal
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Sitio Web de la Cátedra http://catedras.facet.unt.edu.ar/bd
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