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Belén Juárez López.
 Existenprogramas denominados sistemas
 gestores de bases de datos, abreviado SGBD,
 que permiten almacenar y posteriormente
 acceder a los datos de forma rápida y
 estructurada.
 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. Este tipo
  de base de datos surge debido a las limitaciones
  de la Base de Datos Relacional de responder a
  consultas recursivas y de deducir relaciones
  indirectas de los datos almacenados en la base
  de datos.
 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 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 objetos completos (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.
 Bases de datos multidimensionales
 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 relacionales.
   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 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.
   Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una cantidad de
    dinero entre cuentas bancarias. Normalmente se realiza mediante dos
    operaciones distintas, una en la que se decrementa el saldo de la cuenta
    origen y otra en la que incrementamos el saldo de la cuenta destino. Para
    garantizar la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o
    desaparezca dinero), las dos operaciones deben ser atómicas, es decir, el
    sistema debe garantizar que, bajo cualquier circunstancia (incluso una
    caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han realizado las
    dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.
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   Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a
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    caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han realizado las
    dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.
 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 jerárquicas.
 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 llamadoraíz, 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.
 Ventajas
 Uso de reglas lógicas para expresar las
  consultas.
 Permite responder consultas recursivas.
 Cuenta con negaciones estratificadas
 Capacidad de obtener nueva información a
  través de la ya almacenada en la base de
  datos mediante inferencia.
 Uso de algoritmos de optimización de
  consultas.
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  para evitar caer en bucles infinitos.
 Encontrar criterios que decidan la utilización
  de una ley como regla de deducción.
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  base de datos.
 Lasaplicaciones más usuales son para la
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 También son ampliamente utilizadas en
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Bases de datos Belén J

  • 2.  Existenprogramas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado SGBD, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada.
  • 3.  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. Este tipo de base de datos surge debido a las limitaciones de la Base de Datos Relacional de responder a consultas recursivas y de deducir relaciones indirectas de los datos almacenados en la base de datos.
  • 4.  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.
  • 5. 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 objetos completos (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.
  • 6.  Bases de datos multidimensionales  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.
  • 7. Bases de datos relacionales.  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.
  • 8. 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.  Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una cantidad de dinero entre cuentas bancarias. Normalmente se realiza mediante dos operaciones distintas, una en la que se decrementa el saldo de la cuenta origen y otra en la que incrementamos el saldo de la cuenta destino. Para garantizar la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o desaparezca dinero), las dos operaciones deben ser atómicas, es decir, el sistema debe garantizar que, bajo cualquier circunstancia (incluso una caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han realizado las dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.
  • 9. 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.  Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una cantidad de dinero entre cuentas bancarias. Normalmente se realiza mediante dos operaciones distintas, una en la que se decrementa el saldo de la cuenta origen y otra en la que incrementamos el saldo de la cuenta destino. Para garantizar la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o desaparezca dinero), las dos operaciones deben ser atómicas, es decir, el sistema debe garantizar que, bajo cualquier circunstancia (incluso una caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han realizado las dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.
  • 10.  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.
  • 11.  Bases de datos jerárquicas.  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 llamadoraíz, 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.
  • 12.  Ventajas  Uso de reglas lógicas para expresar las consultas.  Permite responder consultas recursivas.  Cuenta con negaciones estratificadas  Capacidad de obtener nueva información a través de la ya almacenada en la base de datos mediante inferencia.  Uso de algoritmos de optimización de consultas.  Soporta objetos y conjuntos complejos.
  • 13.  Desventajas  Crear procedimientos eficaces de deducción para evitar caer en bucles infinitos.  Encontrar criterios que decidan la utilización de una ley como regla de deducción.  Replantear las convenciones habituales de la base de datos.
  • 14.  Lasaplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas. También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.