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Diseño y Administración de Base de Datos
UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS
CARRERA DE INFORMÁTICA
Conceptos sobre Bases de Datos
Evolución del Modelado de Bases de Datos
Tipos de Bases de Datos
Métodos de Diseño de Bases de Datos
Ventajas de un Sistema de Bases de Datos
Índice
1
2
3
4
5
1. Conceptos sobre
Bases de Datos
Una Base de Datos es una colección de
información, preferiblemente información
relacionada y preferiblemente información
organizada. (Powell, 2006)
Un sistema de base de datos (SBD) es un
sistema de registros computarizado con el
propósito general de mantener la información y
ponerla a disposición cuando sea necesario. La
base de datos normalmente almacena datos
relacionados en un sistema informático. (Foster
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Un sistema gestor de base de datos (DBMS) es
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1. Modelo de Datos

  • 1. MODELO DE DATOS M.SC. ALDO VALDEZ ALVARADO Preparado como parte de los contenidos de la Asignatura Diseño y Administración de Base de Datos UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS CARRERA DE INFORMÁTICA
  • 2. Conceptos sobre Bases de Datos Evolución del Modelado de Bases de Datos Tipos de Bases de Datos Métodos de Diseño de Bases de Datos Ventajas de un Sistema de Bases de Datos Índice 1 2 3 4 5
  • 4. Una Base de Datos es una colección de información, preferiblemente información relacionada y preferiblemente información organizada. (Powell, 2006)
  • 5. Un sistema de base de datos (SBD) es un sistema de registros computarizado con el propósito general de mantener la información y ponerla a disposición cuando sea necesario. La base de datos normalmente almacena datos relacionados en un sistema informático. (Foster & Shripad, 2016)
  • 6. Un sistema gestor de base de datos (DBMS) es un conjunto de programas que permiten la administración de una base de datos.(Foster & Shripad, 2016)
  • 7. Una base de datos consiste de archivos físicos, que se configuran en un ordenador, cuando se instala un gestor de base de datos. Un modelo de base de datos, es más un concepto que un objeto físico y se usa para crear tablas en una base de datos. (Powell, 2006)
  • 8. Una base de datos es un objeto estructurado. Este objeto consiste de datos y metadatos. Los datos son la información descriptiva almacenada actualmente en una base de datos. Los metadatos describen la estructura aplicada por la base de datos a los datos del cliente, es decir, la definición de la tabla del cliente, que contiene campos que tienen una longitud y un tipo de dato, estos metadatos aplican la estructura y organización a los datos. (Powell, 2006)
  • 10. Un modelo de base de datos o un modelo de datos puede ser usado para describir un conjunto de información ordenada y organizada que se encuentran almacenadas en un ordenador, usualmente estructurada usando un tipo de modelo de datos, que además puede ser modificada para permitir cambios eficientes en los datos. (Powell, 2006)
  • 11. 2. Evolución del Modelado de Base de Datos
  • 12. Todos los modelos de datos anteriores al modelo de datos relacional, fueron soluciones parciales al eterno problema sobre como almacenar datos y como hacerlo de manera eficiente. Actualmente el modelo de datos relacional es la mejor solución tanto para almacenar como para recuperar datos. (Powell, 2006)
  • 14. Usando un modelo de datos, como un sistema de archivos implica que no se han aplicado técnicas de modelado y que los modelos de datos están almacenados en archivos de texto planos (aquellos que no tienen ninguna estructura), en un sistema de archivos, utilizando solamente la estructura del sistema operativo. (Powell, 2006)
  • 15. Este modelo de datos tiene una estructura tipo árbol invertido. Las tablas de este modelo tienen una relación padre – hijo. Cada tabla hijo tiene una sola tabla padre, y cada tabla padre puede tener muchas tablas hijo. Las tablas hijo son completamente dependientes de las tablas padre, por lo que una tabla hija solo puede existir, si existe una tabla padre. (Powell, 2006)
  • 16. El resultado de esta estructura hace que el modelo de datos jerárquico soporte relaciones del tipo uno a muchos. (Powell, 2006)
  • 17. Este modelo de datos es un refinamiento del modelo de datos jerárquico. El modelo de red permite a las tablas hijo tener más de un padre, así se crea una estructura de tablas tipo red. Múltiples tablas padre para cada hijo permiten relaciones muchos a muchos, en adición a las relaciones uno a muchos del modelo jerárquico. (Powell, 2006)
  • 19. El modelo de datos relacional mejora la restricción de la estructura jerárquica, de tal manera que cualquier tabla puede ser accedida directamente sin tener que acceder a todos los objetos padres. Otro beneficio, es que cualquier tabla se puede relacionar con otra, independientemente de su posición en la jerarquía. (Powell, 2006)
  • 20. Cualquier tabla se puede relacionar, tanto con cualquier número de tablas padre, como con cualquier número de tablas hija. (Powell, 2006)
  • 21. Un sistema gestor de base de datos relacional (SGBDR) es un término usado para describir un conjunto completo de programas que permiten tanto gestionar la base de datos relacional, como comunicarse con el motor de la base de datos relacional. (Powell, 2006)
  • 22. Las bases de datos relacionales fueron inventadas por el investigador de IBM llamado Dr. E. F. Codd. El modelo de datos relacional, comenzó con la idea de obtener grupos de datos de un conjunto de datos muy grande, a partir de remover los duplicados, usando para ello un proceso conocido como normalización. (Powell, 2006)
  • 23. La normalización esta compuesta de un número de pasos denominados formas normales. El resultado fue un lenguaje de acceso general a los datos, llamado Lenguaje Estructurado de Consulta (SQL), que permite consultas sobre estructuras de datos organizados. (Powell, 2006)
  • 25. Este modelo provee una estructura tridimensional de datos, donde cualquier ítem en una base de datos puede ser recuperada, desde cualquier punto muy rápidamente. Mientras que el modelo de datos relacional se presta a recuperar grupos de registros solo en dos dimensiones, el modelo orientado a objetos es eficiente encontrando ítems únicos. (Powell, 2006)
  • 26. El modelo de datos orientado a objetos tiene un rendimiento muy pobre cuando recupera mas de un simple ítem, en el que el modelo de datos relacional es muy competente. (Powell, 2006)
  • 27. El modelo de datos objeto relacional fue creado como respuesta a los conflictos entre las capacidades de los modelos relacionales y orientados a objetos. Las capacidades de modelado de bases de datos orientadas a objetos están incluidas en las bases de datos relacionales, pero no al revés. (Powell, 2006)
  • 28. Muchas bases de datos relacionales ahora permiten el almacenamiento de objetos binarios y capacidades limitadas de codificación de métodos de objetos, con diversos grados de éxito.(Powell, 2006)
  • 29. El mayor problema con el almacenamiento de objetos binarios en una base de datos relacional es que los objetos potencialmente grandes se almacenan en lo que en realidad es un elemento estructural de pequeña escala como una sola entrada de registro de campo en una tabla.(Powell, 2006)
  • 30. Este no es siempre el caso, porque algunas bases de datos relacionales permiten el almacenamiento de objetos binarios en archivos de disco separados, fuera de las estructuras de registros bidimensionales de la tabla.(Powell, 2006)
  • 31. 3. Tipos de Base de Datos
  • 32. Las bases de datos se dividen funcionalmente en tres categorías generales: • Transaccionales • Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones • Híbridos
  • 33. La función primaria de este tipo de Base de Datos es: adicionar nuevos datos, cambiar datos existentes, borrar datos existentes, todo realizado en pequeños cambios a la base de datos, es decir, pequeñas transacciones.(Powell, 2006) Algunos ejemplos de este tipo de base de datos son: • Bases de datos Cliente – Servidor. Usualmente atendidos a baja concurrencia y bajo rendimiento al mismo tiempo.
  • 34. • Bases de datos OLTP. Causan problemas con la concurrencia debido al número de usuarios que se puede alcanzar por Internet.
  • 35. Este tipo de base de datos, soportan las decisiones de un tipo gerencial (Powell, 2006), algunos ejemplos de este tipo de base de datos son: • Base de Datos Data warehouse. Contienen datos históricos, y son mucho mas grandes que una base de datos OLTP.
  • 36. • Data marts. Esencialmente es un pequeño subconjunto de un data warehouse. • Base de Datos de Reportes. Es un tipo de base de datos de Data Warehouse, pero que contiene solamente datos activos.
  • 37. Una base de datos híbrida, es simplemente una mezcla que contiene requisitos de concurrencia de tipo OLTP y requisitos de rendimiento de tipo Data Warehouse.(Powell, 2006)
  • 38. Además de las bases de datos contemporáneas dominantes, hay tres enfoques de bases de datos emergentes que son dignos de mención • Hadoop • Modelo Entidad – Atributo – Valor • NoSQL
  • 39. Describe un marco para manejar el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.(Foster, 2016)
  • 40. Modelo Entidad – Atributo – Valor Este enfoque reduce una base de datos a tres principales entidades de almacenamiento: una entidad para definir otras entidades; una entidad para definir propiedades (atributos) de entidades; una entidad EAV que conecta las otras dos entidades y valores almacenados para combinaciones de entidad-atributo.(Foster, 2016)
  • 41. NoSQL Las bases de datos no relacionales están diseñados para administrar grandes conjuntos de datos, a la vez que proporcionan beneficios tales como flexibilidad, escalabilidad, disponibilidad, costos más bajos y capacidades especiales..(Foster, 2016)
  • 42. 4. Métodos de Diseño de Bases de Datos
  • 43. A continuación se presenta la secuencia de pasos para el diseño de un modelo de base de datos: • Análisis de Requerimientos. Se recolecta información sobre la naturaleza de los datos, características requeridas y cualquier otra necesidad especial, como las respuestas a salidas esperadas. • Diseño Conceptual. En este se usa los diagramas Entidad – Relación, que incluye el modelo relacional hasta la normalización.
  • 44. • Diseño Lógico. Se crea comandos del lenguaje de base de datos para generar definiciones de tablas. Se generan scripts del lenguaje de definición de datos (DDL). • Diseño Físico. Se ajusta los comandos del lenguaje de la base de datos para alterar el modelo para los atributos físicos subyacentes de las tablas.
  • 45. 5. Ventajas de un Sistemas de Base de Datos
  • 46. Según Foster (2016) algunas ventajas son: • La redundancia se puede reducir. • Se pueden evitar las inconsistencias. • Los datos pueden ser compartidos. • Los estándares pueden ser aplicados. • Se pueden aplicar restricciones de seguridad. • Se puede mantener la integridad. • Los requisitos contradictorios pueden ser equilibrados.
  • 47. • El rendimiento se mejora debido a la velocidad de procesamiento, la reducción de papeleo, etc. • El mantenimiento y la recuperación de datos son muy fáciles; no se necesita un programa complicado. • No depende únicamente de la programación de lenguaje de alto nivel para su uso.
  • 48. • Las vistas lógicas de los datos almacenados se pueden crear fácilmente. • Las estructuras de registro pueden cambiar sin ningún efecto adverso en la recuperación de datos (debido a la independencia de datos físicos y lógicos).
  • 49. Aldo Ramiro Valdez Alvarado Licenciado en Informática Master en Dirección Estrategica en Tecnologías de la Información Máster en Business Intelligence y Big Data Docente Titular de Pregrado en la UMSA Docente de Postgrado en la UMSA Ex - Coordinador del Postgrado en Informática UMSA Conferencista Nacional e Internacional http://aldovaldezalvarado.blogspot.com/ https://www.linkedin.com/in/msc-aldo- valdez-alvarado-17464820 aldo_valdez@hotmail.com Muchas Gracias!!!