Fasciculo 1

1. 1
Semestre 5
Fascículo
1
Bases de Datos

2. Bases d datos Semestre 5
Bases de datos

3. Bases de datos
Semestre 5
Tabla de contenido Página
Presentación de la asignatura 1
Competencias generales 2
Contenido mínimo de la asignatura 5
Introducción 11
Conceptos previos 11
Mapa conceptual Fascículo 1 12
Logros 12
Conceptos sobre Bases de Datos 13
Base de datos en el contexto de la Ingeniería de Software. 14
Conceptos básicos 16
Bases de Datos 16
DBMS 17
Esquemas de Bases de datos 18
Independencia Lógica y Física de Datos. 18
Enfoque tradicional versus enfoque de base de datos. 19
Ventajas de un ambiente de base de datos. 21
Arquitectura de un DBMS 21
Lenguaje de Definición de Datos 23
Lenguaje de Manejo de Datos. 25
Funciones del manejador de base de datos. 25
Tipos de almacenamiento en un ambiente de base de datos. 27
Usuarios de un ambiente de base de datos. 29
Evolución histórica de las base de datos 31
Resumen 34
Bibliografía recomendada 35
Nexo 35
Seguimiento al autoaprendizaje 37
Créditos: 3
Tipo de asignatura: Teórico – Práctica

4. Bases d datos Semestre 5
Bases de datos
Copyright©2008 FUNDICIÓN UNIVERSITARIA SAN MARTÍN
Facultad de Universidad Abierta y a Distancia,
“Educación a Través de Escenarios Múltiples”
Bogotá, D.C.
Prohibida la reproducción total o parcial sin autorización
por escrito del Presidente de la Fundación.
La redacción de este fascículo estuvo a cargo de
JOHN FREDY ROJAS
Docente tutor – Programa de Ingeniería de Sistemas a Distancia.
Sede Bogotá, D.C.
Corrección de estilo
ADRIANA RODRÍGUEZ V.
Diseño gráfico y diagramación a cargo de
SANTIAGO BECERRA SÁENZ
ORLANDO DÍAZ CÁRDENAS
Impreso en: GRÁFICAS SAN MARTÍN
Calle 61A No. 14-18 - Tels.: 2350298 - 2359825
Bogotá, D.C., Noviembre de 2011

5. 1
Fascículo No. 1
Semestre 5
Bases de datos
Bases de datos
Presentación general de la asignatura
La teoría de bases de datos envuelve los principios formales para definir y
manipular datos estructurados e interrelacionados. La definición de los da-
tos se hace utilizando un modelo de datos y la manipulación se hace utili-
zando un lenguaje de manipulación de datos. Diferentes modelos de datos
(jerárquico, red, relacional, orientado a objetos, relacional extendido) han
sido propuestos en la búsqueda del mayor poder descriptivo posible. Los
lenguajes de manipulación de datos buscan ofrecer el máximo de facilidad,
simplicidad y flexibilidad en el acceso, manipulación y modificación de los
datos. Los lenguajes de manipulación de datos son en su gran mayoría
declarativos (p.e., el usuario solo se interesa en describir lo que quiere) lo
cual reduce radicalmente el tiempo de desarrollo y mantenimiento de apli-
caciones.
Un sistema de manejo de bases de datos es la capa de software necesaria
para la creación, manipulación y modificación de los datos que conforman
una base de datos. Los aspectos fundamentales de estos sistemas son el
control de concurrencia de acceso a los datos, la seguridad de los datos
para protegerlos de daños físicos (en los equipos) y lógicos (de programa-
ción o de manejo), y la eficiencia del sistema evaluada normalmente en
términos del tiempo de respuesta en la ejecución de las consultas de los
usuarios.
Dada la naturaleza declarativa de los lenguajes de consulta, la eficiencia
del sistema es muy dependiente del proceso de optimización que garanti-
za la mejor evaluación posible a cada consulta. El proceso de optimización
de consultas en un sistema manejador de bases de datos incluye la pro-
puesta de: algoritmos especializados para implementar las diferentes ope-
raciones algebraicas utilizadas en la evaluación de consultas; reglas de
transformaciones lógicas y físicas que conduzcan a una mejor evaluación;

6. 2
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
modelos de costo (p.e., fórmulas matemáticas) para evaluar la importancia
de aplicar las diferentes reglas; estrategias de cómo organizar y buscar las
reglas que se deben aplicar; e índices que permitan reducir la complejidad
de las operaciones de acceso y modificación de los datos.
Competencias generales de la asignatura
Los estudiantes a través del contenido de esta asignatura deben alcanzar
el desarrollo de las siguientes habilidades, actitudes y aptitudes:
Comunicativa:
Deben estar en condiciones de expresar en términos generales lo que es
una Base de Datos y su aplicabilidad en el ámbito organizacional.
Cognitiva:
Conocer y distinguir los modelos de datos vigentes y sus bases concep-
tuales.
Contextual:
Identificar nuevas tendencias en cuanto a Bases de Datos.
Valorativa:
Medir de manera objetiva el nivel de conocimiento adquirido con respecto
a las Bases de Datos comparado con su conocimiento antes de comenzar
el curso.
Competencias específicas
De manera concreta, las competencias a desarrollar son:
Competencias Instrumentales:
 Capacidad de análisis y síntesis.
 Conocimientos generales básicos.
 Toma de decisiones.

7. 3
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Competencias Interpersonales:
 Capacidad crítica y autocrítica.
 Habilidades interpersonales.
 Apreciación de la diversidad.
 Compromiso ético.
Competencias Sistémicas:
 Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
 Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones.
 Habilidad para trabajar de forma autónoma.
 Iniciativa y espíritu emprendedor.

8. 4
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5

9. 5
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Contenido mínimo de la asiganatura
Fascículo 1
Conceptos sobre Bases de Datos
Base de datos en el contexto de la Ingeniería de Software.
Conceptos básicos
Bases de Datos
DBMS
Esquemas de Bases de datos
Independencia Lógica y Física de Datos
Enfoque tradicional versus enfoque de base de datos.
Ventajas de un ambiente de base de datos
Arquitectura de un DBMS
Lenguaje de Definición de Datos
Lenguaje de Manejo de Datos.
Funciones del manejador de base de datos
Tipos de almacenamiento en un ambiente de base de datos.
Usuarios de un ambiente de base de datos.
Evolución histórica de las base de datos
Fascículo 2
Modelaje Conceptual de los Datos
Modelos de Bases de Datos
Evolución de los modelos de datos.
Lenguajes.
Administración de Bases de Datos.
Estructura de los Datos
Visión informal de una relación
Visión formal de una relación
Diferencias entre relaciones y archivos
Clave candidata, clave primaria y clave alternativa de las relaciones

10. 6
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Claves foráneas de las relaciones
Creación de las relaciones de una base de datos
Operaciones del modelo relacional
Reglas de integridad
Regla de integridad de unicidad de la clave primaria
Regla de integridad de entidad de la clave primaria
Regla de integridad referencial
Regla de integridad de dominio
El álgebra relacional
Operaciones conjuntistas
Operaciones específicamente relacionales
Fascículo 3
El Lenguaje SQL
Sentencias de definición
Creación y borrado de una base de datos relacional
Creación de tablas
Modificación y borrado de tablas
Creación y borrado de vistas
Definición de la base de datos relacional
Sentencias de manipulación
Inserción de filas en una tabla
Borrado de filas de una tabla
Modificación de filas de una tabla
Introducción de filas en la base de datos relacional
Consultas a una base de datos relacional
Sentencias de control
Las transacciones
Las autorizaciones y desautorizaciones
Sublenguajes especializados

11. 7
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
SQL hospedado
Las SQL/CLI
Fascículo 4
Introducción al Diseño de Bases de Datos
Etapas del diseño de bases de datos
Diseño conceptual: el modelo ER
Construcciones básicas
Extensiones del modelo ER
Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria
Diseño lógico: la transformación del modelo ER al modelo relacional
Introducción a la transformación de entidades e interrelaciones
Transformación de entidades
Transformación de interrelaciones binarias
Transformación de interrelaciones ternarias
Transformación de interrelaciones n-arias
Transformación de interrelaciones recursivas
Transformación de entidades débiles
Transformación de la generalización/especialización
Transformación de entidades asociativas
Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria
Fascículo 5
Bases de Datos en Mysql
Características de MySQL
Acceso a un servidor MySQL
Creación y manipulación de tablas
Consultas
Administración de MySQL
Clientes gráficos

12. 8
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Fascículo 6
Bases de Datos en PostgreSQL
Características de PostgreSQL
Introducción a la orientación a objetos
Acceso a un servidor PostgreSQL
Creación y manipulación de tablas
Manipulación de datos
Funciones y disparadores
Administración de PostgreSQL
Cliente gráfico: pgAdmin3
Fascículo 7
Desarrollo de Aplicaciones en conexión con bases de datos
Conexión y uso de bases de datos en lenguaje PHP
API nativa frente a API con abstracción
API nativa en MySQL
API nativa en PostgreSQL
Capa de abstracción PEAR::DB
Conexión y uso de bases de datos en lenguaje Java
Acceder al SGBD con JDBC
Sentencias preparadas
Transacciones
Seguimiento al autoaprendizaje
Fascículo 8
Caso de Estudio
Presentación del caso de estudio
El modelo relacional y el álgebra relacional
El lenguaje SQL
Introducción al diseño de bases de datos
Bases de datos en MySQL

13. 9
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Bases de datos en PostgreSQL
Desarrollo de aplicaciones en conexión con bases de datos

14. 10
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5

15. 11
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Introducción
Las bases de datos son el método preferido para el almacenamiento es-
tructurado de datos. Desde las grandes aplicaciones multiusuario, hasta
los teléfonos móviles y las agendas electrónicas utilizan tecnología de ba-
ses de datos para asegurar la integridad de los datos y facilitar la labor tan-
to de usuarios como de los programadores que las desarrollaron.
Desde la realización del primer modelo de datos, pasando por la adminis-
tración del sistema gestor, hasta llegar al desarrollo de la aplicación, los
conceptos y la tecnología asociados son muchos y muy heterogéneos. Sin
embargo, es imprescindible conocer los aspectos clave de cada uno de
estos temas para tener éxito en cualquier proyecto que implique trabajar
con bases de datos.
Conceptos previos
Antes de iniciar este fascículo es importante recordar la importancia de los
datos en el contexto de la administración y sistemas de información que
han sido los conceptos trabajados en asignaturas previas.
Un Sistema de Información es un conjunto de elementos, ordenadamente
relacionados entre sí de acuerdo con ciertas reglas, que aporta a la organi-
zación la información necesaria para el cumplimiento de sus fines, para lo
cual tendrá que recoger, procesar y almacenar datos procedentes tanto de
datos, la misma organización como de fuentes externas, facilitando la re-
cuperación, elaboración y presentación de los mismos.
De igual forma es importante tener claro los conceptos asociados a los
sistemas de recuperación de la información.
La Recuperación de Información (RI) contempla:
 Selección de documentos de un sistema de almacenamiento masivo.
 Relativos a una consulta de un usuario.

16. 12
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Los documentos recuperados deben ser relevantes para el usuario y el
tiempo de respuesta del sistema debe ser reducido.
Los sistemas de RI son el elemento fundamental de las bases de datos.
Las principales diferencias entre un sistema de bases de datos y un siste-
ma de RI son:
 Datos estructurados vs. No estructurados
 Recuperación determinista vs. Recuperación probabilista.
Mapa conceptual fascículo 1
Al concluir el estudio del presente fascículo, el estudiante estará en capacidad
de:
 Comprender y definir que es una base de datos así como sus características
principales.
 Conocer el significado de un Sistema Manejador de Bases de Datos, sus
componentes y funciones.
 Conocer, aplicar e interpretar el concepto de independencia de datos en ba-
ses de datos y los mecanismos asociados.
LogrosLogrosLogros

17. 13
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Conceptos sobre Bases de Datos
Todas las empresas requieren almacenar información. Desde siempre lo
han hecho. La información puede ser de todo tipo. Cada elemento informa-
tivo (nombre, dirección, sueldo, etc.) es lo que se conoce como dato (en
inglés data).
Las soluciones utilizadas por las empresas para almacenar los datos son
diversas.
Antes de la aparición de la informática se almacenaban en ficheros con
cajones y carpetas y fichas. Tras la aparición de la informática estos datos
se almacenan en archivos digitales dentro de las unidades de almacena-
miento del computador (a veces en archivos binarios, o en hojas de cálcu-
lo).
Además las empresas requieren utilizar aplicaciones informáticas para rea-
lizar tareas propias de la empresa a fin de mecanizar a las mismas. Estas
aplicaciones requieren manejar los datos de la empresa.
En los inicios de la era informática, cada programa almacenaba y utilizaba
sus propios datos de forma un tanto caótica. La ventaja de este sistema (la
única ventaja), es que los procesos eran independientes por lo que la mo-
dificación de uno no afectaba al resto. Pero tiene grandes inconvenientes:
 Costo de almacenamiento elevado.
 Datos redundantes (se repiten continuamente).
 Probabilidad alta de inconsistencia en los datos.
 Difícil modificación en los datos y facilidad de problemas de inconsis-
tencia al realizar esas modificaciones (ya que es difícil que esa modifi-
cación afecte a todos los datos)

18. 14
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Una base de datos es una
serie de datos relacionados
que forman una estructura
lógica, es decir una estructu-
ra reconocible desde un
programa informático.
Lógicamente la solución a este problema es hacer que todas las aplicacio-
nes utilicen los mismos datos. Esto provoca que los datos deban estar
mucho más protegidos y controlados. Además los datos forman una es-
tructura física y funcional que es lo que se conoce como base de datos.
De esta forma una base de datos es una serie de datos relacionados que
forman una estructura lógica, es decir una estructura reconocible desde un
programa informático.
Esa estructura no sólo contiene los datos en sí, sino la forma en la que se
relacionan.
Las bases de datos empiezan a aparecer en los años 60 y triunfan en los
años setenta y ochenta.
Un sistema de bases de datos sirve para integrar los datos. Lo componen
los siguientes elementos:
 Hardware. Máquinas en las que se almacenan las bases de datos. In-
corporan unidades de almacenamiento masivo para este fin.
 Software. Es el sistema gestor de bases de datos. El encargado de ad-
ministrar 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.
Base de datos en el contexto de la Ingeniería de Software
Las aplicaciones informáticas de los años sesenta acostumbraban a darse
totalmente por lotes (batch) y estaban pensadas para una tarea muy es-
pecífica relacionada con muy pocas entidades tipo.

19. 15
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
La redundancia de datos
hace referencia al almace-
namiento de los mismos
datos varias veces en dife-
rentes lugares.
Cada aplicación (una o varias cadenas de programas) utilizaba archivos de
movimientos para actualizar (creando una copia nueva) y/o para consultar
uno o dos archivos maestros o, excepcionalmente, más de dos. Cada pro-
grama trataba como máximo un archivo maestro, que solía estar sobre cin-
ta magnética y, en consecuencia, se trabajaba con acceso secuencial. Ca-
da vez que se le quería añadir una aplicación que requería el uso de algu-
nos de los datos que ya existían y de otros nuevos, se diseñaba un archivo
nuevo con todos los datos necesarios (algo que provocaba redundancia)
para evitar que los programas tuviesen que leer muchos archivos.
A medida que se fueron introduciendo las líneas de comunicación, los ter-
minales y los discos, se fueron escribiendo programas que permitían a va-
rios usuarios consultar los mismos archivos on-line y de forma simultánea.
Más adelante fue surgiendo la necesidad de hacer las actualizaciones
también on-line.
A medida que se integraban las aplicaciones, se tuvieron que interrelacio-
nar sus archivos y fue necesario eliminar la redundancia. El nuevo conjunto
de archivos se debía diseñar de modo que estuviesen interrelacionados; al
mismo tiempo, las informaciones redundantes (como por ejemplo, el nom-
bre y la dirección de los clientes o el nombre y el precio de los productos),
que figuraban en los archivos de más de una de las aplicaciones, debían
estar ahora en un solo lugar.
El acceso on-line y la utilización eficiente de las interrelaciones exigían es-
tructuras físicas que diesen un acceso rápido, como por ejemplo los índi-
ces, las multilistas, las técnicas de hashing, etc.
Estos conjuntos de archivos interrelacionados, con estructuras complejas y
compartidos por varios procesos de forma simultánea (unos on-line y otros
por lotes), recibieron al principio el nombre de Data Banks, y después, a

20. 16
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
inicios de los años setenta, el de Data Bases. En español los denomina-
mos bases de datos (BD).
El software de gestión de archivos era demasiado elemental para dar satis-
facción a todas estas necesidades. Por ejemplo, el tratamiento de las inter-
relaciones no estaba previsto, no era posible que varios usuarios actualiza-
ran datos simultáneamente, etc. La utilización de estos conjuntos de archi-
vos por parte de los programas de aplicación era excesivamente compleja,
de modo que, especialmente durante la segunda mitad de los años seten-
ta, fue saliendo al mercado software más sofisticado: los Data Base Mana-
gement Systems, que aquí denominamos sistemas de gestión de BD
(SGBD).
En otras palabras, una base de datos es un conjunto estructurado de datos
que representa entidades y sus interrelaciones. La representación será
única e integrada, a pesar de que debe permitir utilizaciones varias y si-
multáneas.
Conceptos básicos
Bases de Datos
Algunas definiciones de bases de datos pueden ser:
 Es un sistema que almacena datos que están relacionados.
 Es un repositorio en donde guardamos información integrada que po-
demos almacenar y recuperar.
 Un conjunto de información almacenada en memoria auxiliar que permi-
te acceso directo y un conjunto de programas que manipulan esos da-
tos.
 Una base de datos de un sistema de información es la representación
integrada de los conjuntos de entidades instancia correspondiente a las
diferentes entidades tipo y de sus interrelaciones. Esta representación

21. 17
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
informática (o conjunto estructurado de datos) debe poder ser utilizada
de forma compartida por muchos usuarios de distintos tipos.
En otras palabras, una base de datos es un conjunto estructurado de datos
que representa entidades y sus interrelaciones. La representación será
única e integrada, a pesar de que debe permitir utilizaciones varias y si-
multáneas.
DBMS
Un sistema gestor de bases de datos o SGBD o sus siglas DBMS proce-
dentes del inglés, Data Base Management System, es el software que
permite a los usuarios procesar, describir, administrar y recuperar los da-
tos almacenados en una base de datos.
Esquema del funcionamiento y utilidad de un sistema gestor de ba-
ses de datos
El éxito del DBMS reside en mantener la seguridad e integridad de los da-
tos. Lógicamente tiene que proporcionar herramientas a los distintos usua-
rios. Entre las herramientas que proporciona están:
 Herramientas para la creación y especificación de los datos. Así como la
estructura de la base de datos.
 Herramientas para administrar y crear la estructura física requerida en
las unidades de almacenamiento.

22. 18
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
 Herramientas para la manipulación de los datos de las bases de datos,
para añadir, modificar, suprimir o consultar datos.
 Herramientas de recuperación en caso de desastre.
 Herramientas para la creación de copias de seguridad.
 Herramientas para la gestión de la comunicación de la base de datos.
1.1
Realice un cuadro comparativo de los objetivos de los DBMS que
hemos dado aquí con la que se encuentran en otras fuentes de informa-
ción, e identifique las diferencias encontradas.
Esquemas de Bases de datos
El Esquema de una Base de datos (en Inglés Database Schema) describe
la estructura de una Base de datos, en un lenguaje formal soportado por
un Sistema administrador de Base de datos (DBMS). En una Base de da-
tos Relacional, el Esquema define sus tablas, sus campos en cada tabla y
las relaciones entre cada campo y cada tabla.
El esquema es generalmente almacenado en un Diccionario de Datos.
Aunque generalmente el esquema es definido en un lenguaje de Base de
datos, el término se usa a menudo para referirse a una representación
gráfica de la estructura de base de datos.
Independencia Lógica y Física de Datos:
Las bases de datos están compuestas, de datos y de metadatos. Los me-
tadatos son datos (valga la redundancia) que sirven para especificar la es-
tructura de la base de datos; por ejemplo qué tipo de datos se almacenan
(si son texto o números o fechas ...), qué nombre se le da a cada dato
(nombre, apellidos,...), cómo están agrupados, cómo se relacionan, etc.
De este modo se producen dos visiones de la base de datos:
 Estructura lógica: Indica la composición y distribución teórica de la ba-
se de datos. La estructura lógica sirve para que las aplicaciones puedan

23. 19
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
utilizar los elementos de la base de datos sin saber realmente cómo se
están almacenando. Es una estructura que permite idealizar a la base
de datos. Sus elementos son objetos, entidades, nodos, relaciones, en-
laces,... que realmente no tienen presencia real en la física del sistema.
Por ello para acceder a los datos tiene que haber una posibilidad de
traducir la estructura lógica en la estructura física.
 Estructura física: Es la estructura de los datos tan cual se almacenan
en las unidades de disco. La correspondencia entre la estructura lógica
y la física se almacena en la base de datos (en los metadatos).
Enfoque tradicional versus enfoque de base de datos
Tradicionalmente, las organizaciones mantienen el almacenamiento de
datos en cada departamento de la empresa. Los datos de pedidos de
clientes se mantienen en el departamento de ventas y pedidos, los datos
de facturación se mantienen en el departamento de facturación, y la infor-
mación contable se registra en el departamento de contabilidad. Hoy en
día, las organizaciones han comenzado a relacionar las funciones en con-
junto para optimizar sus sistemas de información y evitar duplicaciones
innecesarias.
El enfoque tradicional
Una de las formas básicas de gestión de datos es a través de los archivos.
Debido a que un archivo es una colección de registros relacionados, todos
los registros asociados con una aplicación en particular (y por lo tanto re-
lacionados con la aplicación) pueden ser recaudados y administrados jun-
tos en un archivo específico de la aplicación. Al mismo tiempo, la mayoría
de las organizaciones cuentan con numerosas aplicaciones específicas de
archivos de datos. Este enfoque de la gestión de datos, en el que para se-
parar los archivos de datos se crean y se almacenan para cada programa
de aplicación, se llama el enfoque tradicional.

24. 20
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
La Integridad de los datos es
el grado en que los datos de
cualquier archivo son precisos
y consistentes.
Una de las fallas de este enfoque orientado a la gestión de los datos es
que muchos de los datos-por ejemplo, el nombre y domicilio del cliente-se
duplica en dos o más archivos. El problema con la redundancia de datos
es que los cambios a los datos (por ejemplo, una dirección de nuevos
clientes) puede ser realizado en un archivo y no el otro. El departamento
de procesamiento de pedidos podría haber actualizado su archivo a la
nueva dirección, pero el departamento de facturación sigue enviando fac-
turas a la dirección antigua. La redundancia de datos, por lo tanto, entra en
conflicto con la integridad de los datos.
La integridad de los datos se establece mediante el control o la eliminación
de la redundancia de datos. Mantener la dirección de un cliente en un solo
archivo se reduce la posibilidad de que el cliente tendrá dos direcciones
diferentes almacenados en diferentes lugares. El funcionamiento eficiente
de un negocio requiere un alto grado de integridad de datos.
A pesar de los inconvenientes de utilizar el enfoque tradicional de archivos
en los sistemas de base de datos, algunas organizaciones siguen utilizán-
dolo. Para estas empresas, el costo de convertir a otro enfoque es dema-
siado alto.
El enfoque de base de datos
Debido a los problemas asociados con el enfoque tradicional de gestión
de datos, muchos directivos querían un medio más eficiente y eficaz de los
datos de la organización. El resultado fue el enfoque de base de datos pa-
ra gestión de datos. En un enfoque de base de datos, un conjunto de da-
tos relacionados es compartido por varios programas de aplicación. En
lugar de tener archivos de datos separados, cada aplicación utiliza una
colección de datos que se unieron o bien se relacionaron en la base de
datos. El enfoque de base de datos ofrece ventajas significativas sobre el
tradicional enfoque basado en los archivos. Por un lado, mediante el con-

25. 21
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Una tupla es un conjunto de
datos, en el caso de una base
de datos de una lista de em-
pleados, cada tupla es el
conjunto de datos de un mis-
mo empleado.
trol de redundancia de datos, el enfoque de base de datos puede utilizar el
espacio de almacenamiento más eficiente y aumentar la integridad de da-
tos. El enfoque de base de datos también puede aumentar la flexibilidad
de una organización en el uso de datos. Dado que los datos una vez guar-
dado en dos archivos se encuentran ahora en la misma base de datos, es
más fácil de localizar y solicitar los datos de muchos tipos de procesamien-
to, y los departamentos pueden compartir datos y recursos de información.
Esta flexibilidad puede ser esencial en la coordinación de toda la organiza-
ción las respuestas a través de diversas áreas funcionales de una empresa.
Ventajas de un ambiente de base de datos
 Independencia de los datos y los programas y procesos. Esto permite
modificar los datos sin modificar el código de las aplicaciones.
 Menor redundancia. No hace falta tanta repetición de datos. Aunque,
sólo los buenos diseños de datos tienen poca redundancia.
 Integridad de los datos. Mayor dificultad de perder los datos o de reali-
zar incoherencias con ellos.
 Mayor seguridad en los datos. Al limitar el acceso a ciertos usuarios.
 Datos más documentados. Gracias a los metadatos que permiten des-
cribir la información de la base de datos.
 Acceso a los datos más eficiente. La organización de los datos produce
un resultado más óptimo en rendimiento.
 Menor espacio de almacenamiento. Gracias a una mejor estructuración
de los datos.
Arquitectura de un DBMS
Una base de datos en ejecución consta de 3 cosas:
 Archivos
o Control (ctl): almacenan información acerca de la estructura de archi-
vos de la base.

26. 22
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
o Rollback (rbs): cuando se modifica el valor de alguna tupla en una
transacción, los valores nuevos y anteriores se almacenan en un ar-
chivo, de modo que si ocurre algún error, se puede regresar (roll-
back) a un estado anterior.
o Redo (rdo): bitácora de toda transacción, en muchos dbms incluye
todo tipo de consulta incluyendo aquellas que no modifican los da-
tos.
o Datos (dbf): el tipo más común, almacena la información que es ac-
cesada en la base de datos.
o Indices (dbf) (dbi): archivos hermanos de los datos para acceso rápi-
do.
o Temp (tmp): localidades en disco dedicadas a operaciones de orde-
namiento o alguna actividad particular que requiera espacio temporal
adicional.
 Memoria
o Shared Global Area (SGA): es el área más grande de memoria y
quizás el más importante
 Shared Pool: es una caché que mejora el rendimiento ya que al-
macena parte del diccionario de datos y el parsing de algunas
consultas en SQL
 Redo Log Buffer: contiene un registro de todas las transacciones
dentro de la base, las cuales se almacenan en el respectivo archi-
vo de Redo y en caso de siniestro se vuelven a ejecutar aquellos
cambios que aún no se hayan reflejado en el archivo de datos
(commit).
 Large Pool: espacio adicional, generalmente usado en casos de
multithreading y esclavos de I/O.
o Program Global Area (PGA): información del estado de curso-
res/apuntadores
o User Global Area(UGA): información de sesión, espacio de stack

27. 23
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
 Procesos
o Threading
o System Monitor: despierta periódicamente y realiza algunas activida-
des entre las que se encuentran la recuperación de errores, recupe-
ración de espacio libre en tablespaces y en segmentos temporales.
o Process Monitor: limpia aquellos procesos que el usuario termina de
manera anormal, verificando consistencias, liberación de recursos,
bloqueos.
o Database Writer: escribe bloques de datos modificados del buffer al
disco, aquellas transacciones que llegan a un estado de commit.
o Log Writer: escribe todo lo que se encuentra en el redo log buffer
hacia el redo file.
o Checkpoint: sincroniza todo lo que se tenga en memoria, con sus co-
rrespondientes archivos en disco.
Lenguaje de Definición de Datos
El lenguaje de Definición de datos, en inglés Data Definition Language
(DLL), es el que se encarga de la modificación de la estructura de los obje-
tos de la base de datos. Existen cuatro operaciones básicas: CREATE, AL-
TER, DROP y TRUNCATE.
 CREATE
Este comando crea un objeto dentro de la base de datos. Puede ser una
tabla, vista, índice, trigger, función, procedimiento o cualquier otro objeto
que el motor de la base de datos soporte.
Ejemplo:
CREATE TABLE TABLA_NOMBRE (
cl integer not null
nombre VARCHAR (50)
fecha_nac DATE NOT NULL,
PRIMARY KEY (my_field1, my_field 2)

28. 24
Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
ALTER
Este comando permite modificar la estructura de un objeto- Se pueden
agregar / quitar campos a una tabla, modificar el tipo de un campo, agre-
gar / quitar índices a una tabla, modificar un trigger, etc.
Ejemplo (agregar columna a una tabla):
ALTER TABLE TABLA NOMBRE (
ADD NUEVO_ CAMPO INT UNSIGNED
)
DROP
Este comando elimina un objeto de la base de datos. Puede ser una tabla,
vista, índice, trigger, función, procedimiento o cualquier otro objeto que el
motor de la base de datos soporte. Se puede combinar con la sentencia
ALTER.
Ejemplo:
DROP TABLE TABLA_NOMBRE
Ejemplo:
ALTER TABLE TABLA_NOMBRE
(
DROP COLUMN CAMPO_NOMBRE 1
)
TRUNCATE
Este comando trunca todo el contenido de una tabla. La ventaja sobre el
comando DELETE, es que si se quiere borrar todo el contenido de la tabla,
es mucho más rápido, especialmente si la tabla es muy grande, la desven-
taja es que TRUNCATE solo sirve cuando se quiere eliminar absolutamente
todos los registros, ya que no se permite la cláusula WHERE. Si bien, en
un principio, esta sentencia parecería ser DML (Lenguaje de Manipulación
de Datos), es en realidad una DDL, ya que internamente, el comando trun-

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Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
cate borra la tabla y la vuelve a crear y no ejecuta ninguna transacción.
Ejemplo:
TRUNCATE TABLE TABLA_NOMBRE
Lenguaje de Manejo de Datos
Un lenguaje de Manejo de Datos (Data Manipulation Languaje (DML)) es
un lenguaje proporcionado por el sistema de gestión de bases de datos
que permite a los usuarios de la misma llevar a cabo las tareas de consulta
o manipulación de los datos, organizados por el modelo de datos adecua-
do.
El lenguaje de manipulación de datos más popular hoy en día es SQL,
usado para recuperar y manipular datos en una base de datos relacional.
Otros ejemplos de DML son los usados por bases de datos IMS/DL1, CO-
DASYL u otras.
Se clasifican en dos grandes grupos:
 .Lenguajes de consulta procedimentales.
 .Lenguajes de consulta no procedimentales
El lenguaje de Consulta Estructurado (Structured Query Language) es un
lenguaje declarativo de acceso a bases de datos relacionales que permite
especificar diversos tipos de operaciones sobre las mismas. Una de sus
características es el manejo del álgebra y el cálculo relacional permitiendo
lanzar consultas con el fin de recuperar información de interés de una base
de datos, de una forma sencilla. Es un lenguaje de cuarta generación
(4GL)
Funciones del manejador de base de datos
Función de descripción
Sirve para describir los datos, sus relaciones y sus condiciones de acceso
e integridad. Además del control de vistas de usuarios y de la especifica-

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Bases de datos
Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
Un objetivo fundamental de
los SGBD es permitir que
varios usuarios puedan
acceder concurrentemente a
la misma Base de Datos.
ción de las características físicas de la base de datos. Para poder realizar
todas estas operaciones se utiliza un lenguaje de definición de datos o
DDL.
Función de manipulación. Permite buscar, añadir, suprimir y modificar
datos de la base de datos. El DBMS proporciona una lenguaje de manipu-
lación de datos (DML) para realizar esta función.
Función de control
Incorpora las funciones que permiten una buena comunicación con la base
de datos. Además proporciona al DBA los procedimientos necesarios para
realizar su labor Los datos son responsabilidad del DBMS, por lo que cual-
quier acceso debe ser realizado por éste. Lógicamente el DBMS va a aca-
bar comunicándose con el Sistema Operativo ya que el acceso a los archi-
vos de datos implica utilizar funciones del sistema operativo.
Esquema del acceso a los datos de un sistema gestor de base de datos
Los pasos realizados por el DBMS son:
 El proceso lanzado por el usuario llama al DBMS indicando la porción
de la base de datos que se desea tratar.

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Bases de datos
Fascículo No. 1
Semestre 5
 El DBMS traduce la llamada a términos del esquema lógico de la base
de datos. Accede al esquema lógico comprobando derechos de acceso
y la traducción física.
 El DBMS obtiene el esquema físico.
 El DBMS traduce la llamada a los métodos de acceso del Sistema Ope-
rativo que permiten acceder a los datos requeridos.
 El Sistema Operativo accede a los datos tras traducir las órdenes dadas
por el DBMS.
 Los datos pasan del disco a una memoria intermedia o buffer. En ese
buffer se almacenarán los datos según se vayan recibiendo.
 Los datos pasan del buffer al área de trabajo del usuario (ATU) del pro-
ceso del usuario.
 El DBMS devuelve indicadores en los que manifiesta si ha habido erro-
res o advertencias a tener en cuenta. Esto se indica al área de comuni-
caciones del proceso de usuario. Si las indicaciones son satisfactorias,
los datos de la ATU serán utilizables por el proceso de usuario.
Tipos de almacenamiento en un ambiente de base de datos.
Online Transaction Processing (OLTP):
 Segmentos cortos de rollback
 Shared Pool muy largo
 Redo log suficiente
 Índices en discos separados
 Segmentos temporales pequeños
Decisión Support Systems (DSS): datawarehouse
 Segmentos largos de rollback
 Shared Pool relativamente corto
 Redo log suficiente
 Indices apropiados

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Fascículo No. 1
Semestre 5
 Segmentos largos de temporal
 Parallel Query en la medida de lo posible (si está disponible)
Por otro lado un dbms puede ser implantado de 2 formas:
 Cliente-Servidor
 Three tier
Finalmente, también se puede considerar la opción de crear clusters de
máquinas o discos para poder brindar disponibilidad y escalabilidad. Exis-
ten 2 tipos de clusters:
SharedNothing:
 explota mejor hardware económico
 casi ilimitada escalabilidad
 trabaja bien en ambientes r-w
 los datos están particionados a través del cluster

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SharedDisk:
 adaptabilidad para el balance de cargas
 gran disponibilidad
 se desempeña mejor en ambientes de solo r
 los datos no necesitan particionarse
Usuarios de un ambiente de base de datos
 Usuario Final: es la persona que utiliza los datos, esta persona ve datos
convertidos en información.
 Desarrollador de Aplicaciones: es la persona que desarrolla los sistemas
que interactúan con la Base de Datos.
 DBA: es la persona que asegura integridad, consistencia, redundancia,
seguridad este es el Administrador de Base de Datos quien se encarga
de realizar el mantenimiento diario o periódico de los datos.
Las personas tienen acceso DBMS se clasifican de la siguiente manera:
USUARIOS INGENUOS. – Son aquellos que interactúan con el sistema por
medio de aplicaciones permanentes.

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Fascículo No. 1
Semestre 5
USUARIOS SOFISTICADOS.- son aquellos con la capacidad de acceder a
la información por medios de lenguajes de consulta.
PROGRAMADORES DE APLICACIÓN.- son aquellos con un amplio domi-
nio del DML capaces de generar nuevos módulos o utilerias capaces de
manejar nuevos datos en el sistema.
USUARIOS ESPECIALIZADOS.- son aquellos que desarrollan módulos que
no se refieren precisamente al manejo de los datos, si no a aplicaciones
avanzadas como sistemas expertos, reconocimientos de imágenes, proce-
samiento de audio y demás.
Cuando un usuario o más de uno están actualizando los datos, se pueden
producir problemas de interferencia que tengan como consecuencia la ob-
tención de datos erróneos y la pérdida de integridad de la Base de Datos.
Para tratar los accesos concurrentes, los DBMS se utiliza el concepto de
transacción de Base de Datos, concepto de especial utilidad para todo
aquello que hace referencia a la integridad de los datos.
Denominamos transacción de Base de Datos o, simplemente, transacción
un conjunto de operaciones simples que se ejecutan como una unidad.
Los DBMS deben conseguir que el conjunto de operaciones de una tran-
sacción nunca se ejecute parcialmente. O se ejecutan todas, o no se eje-
cuta ninguna.
1.2
Lea algún informe “Estado del arte” sobre DMBS de los que se publican
(normalmente cada año) en revistas técnicas como Byte y Datamation y
haga un mapa conceptual al respecto.

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Fascículo No. 1
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Evolución histórica de las base de datos
El uso de sistemas de bases de datos automatizadas, se desarrolló a partir
de la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos, para su pos-
terior consulta, producidas por las nuevas industrias que creaban gran
cantidad de información.
Herman Hollerit (1860-1929) fue denominado el primer ingeniero estadísti-
co de la historia, ya que invento una computadora llamada “Máquina Au-
tomática Perforadora de Tarjetas.. Para hacer el censo de Estados Unidos
en 1880 se tardaron 7 años para obtener resultados, pero Herman Hollerit
en 1884 creo la máquina perforadora, con la cual, en el censo de 1890 dio
resultados en 2 años y medio, donde se podía obtener datos importantes
como número de nacimientos, población infantil y número de familias. La
máquina uso sistemas mecánicos para procesar la información de las tarje-
tas y para tabular los resultados.
A diferencia de la máquina de Babbage, que utilizaba unas tarjetas simila-
res, estas se centraban en dar instrucciones a la máquina. En el invento de
Herman Hollerit, cada perforación en las tarjetas representaba un número y
cada dos perforaciones una letra, cada tarjeta tenía capacidad para 80 va-
riables. La máquina estaba compuesta por una perforadora automática y
una lectora, la cual por medio de un sistema eléctrico leía los orificios de
las tarjetas, esta tenía unas agujas que buscaban los orificios y al tocar el
plano inferior de mercurio enviaba por medio del contacto eléctrico los da-
tos a la unidad.
Este invento disparo el desarrollo de la tecnología, la industria de los com-
putadores, abriendo así nuevas perspectivas y posibilidades hacia el futu-
ro.

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Fascículo No. 1
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Década de 1950
En este lapso de tiempo se da origen a las cintas magnéticas, las cuales
sirvieron para suplir las necesidades de información de las nuevas indus-
trias. Por medio de este mecanismo se empezó a automatizar la informa-
ción de las nóminas, como por ejemplo en el aumento de salario. Consistía
en leer una cinta o más y pasar los datos a otra, y también se podían pasar
desde las tarjetas perforadas.
Simulando un sistema de Backup, que consiste en hacer una copia de se-
guridad o copia de respaldo, para guardar en un medio extraíble la infor-
mación importante. La nueva cinta a la que se transfiere la información pa-
sa a ser una cinta maestra. Estas cintas solo se podían leer secuencial y
ordenadamente.
Década de 1960
El uso de los discos en ese momento fue un adelanto muy efectivo, ya que
por medio de este soporte se podía consultar la información directamente,
esto ayudo a ahorrar tiempo. No era necesario saber exactamente donde
estaban los datos en los discos, ya que en milisegundos era recuperable la
información. A diferencia de las cintas magnéticas, ya no era necesaria la
secuencialidad, y este tipo de soporte empieza a ser ambiguo.
Los discos dieron inicio a las Bases de Datos, de red y jerárquicas, pues
los programadores con su habilidad de manipulación de estructuras junto
con las ventajas de los discos era posible guardar estructuras de datos
como listas y árboles.
Década de 1970
Edgar Frank Codd (23 de agosto de 1923 – 18 de abril de 2003), en un
artículo "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos
compartidos" ("A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks")
Un sistema de Backup, con-
siste en hacer una copia de
seguridad o copia de respal-
do, para guardar en un medio
extraíble la información im-
portante.

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en 1970, definió el modelo relacional y publicó una serie de reglas para la
evaluación de administradores de sistemas de datos relacionales y así na-
cieron las bases de datos relacionales.
A partir de los aportes de Codd el multimillonario Larry Ellison desarrollo la
base de datos Oracle, el cual es un sistema de administración de base de
datos, que se destaca por sus transacciones, estabilidad, escalabilidad y
multiplataforma.
Inicialmente no se usó el modelo relacional debido a que tenía inconve-
nientes por el rendimiento, ya que no podían ser competitivas con las ba-
ses de datos jerárquicas y de red. Ésta tendencia cambio por un proyecto
de IBM el cual desarrolló técnicas para la construcción de un sistema de
bases de datos relacionales eficientes, llamado System R.
Década de 1980
Las bases de datos relacionales con su sistema de tablas, filas y columnas,
pudieron competir con las bases de datos jerárquicas y de red, ya que su
nivel de programación era bajo y su uso muy sencillo.
En esta década el modelo relacional ha conseguido posicionarse del mer-
cado de las bases de datos. Y también en este tiempo se iniciaron grandes
investigaciones paralelas y distribuidas, como las bases de datos orienta-
das a objetos.
Principios década de los 90
Para la toma de decisiones se crea el lenguaje SQL, que es un lenguaje
programado para consultas. El programa de alto nivel SQL es un lenguaje
de consulta estructurado que analiza grandes cantidades de información el
cual permite especificar diversos tipos de operaciones frente a la misma
información, a diferencia de las bases de datos de los 80 que eran diseña-
das para las aplicaciones de procesamiento de transacciones. Los grandes

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distribuidores de bases de datos incursionaron con la venta de bases de
datos orientada a objetos.
Finales de la década de los 90
El boom de esta década fue la aparición de la WWW “Word Wide Web” ya
que por éste medio se facilitaba la consulta de las bases de datos. Actual-
mente tienen una amplia capacidad de almacenamiento de información,
también una de las ventajas es el servicio de siete días a la semana las
veinticuatro horas del día, sin interrupciones a menos que haya planifica-
ciones de mantenimiento de las plataformas o el software.
Siglo XXI
En la actualidad existe gran cantidad de alternativas en línea que permiten
hacer búsquedas orientadas a necesidades específicas de los usuarios,
una de las tendencias más amplias son las bases de datos que cumplan
con el protocolo Open Archives Initiative – Protocol for Metadata Harvesting
(OAI-PMH) los cuales permiten el almacenamiento de gran cantidad de
artículos que permiten una mayor visibilidad y acceso en el ámbito científi-
co y general.
En este fascículo vimos cuáles son los objetivos de los sistemas de gestión
de las bases de datos (DMBS) e introdujimos una visión general de la ar-
quitectura, el funcionamiento y el entorno de estos sistemas.
De igual forma conocimos a grandes rasgos la evolución de los DMBS
desde los años cincuenta hasta la actualidad distinguiendo los principales
objetivos de los DMBS actuales y contrastarlos con los sistemas de archi-
vos tradicionales.

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Bases de datos
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Todo lo anterior nos debe permitir saber explicar mediante ejemplos los
problemas que intenta resolver el concepto de transacción y relacionar la
idea de flexibilidad en los cambios con la independencia lógica y física de
los datos, así como con la arquitectura de tres niveles.
Chen, Peter. The Entity-Relationship Model-Toward a Unified View of Data.
ACM Transactions on Data Base Systems. Vol. 1, Number 1, 1976
Elmasri, Ramez y Navathe Shamkant B. Sistemas de Bases de Datos:
Conceptos Fundamentales. Addison-Wesley.
J.C. Date. Introducción a los sistemas de Base de Datos. Volumen 1. Quin-
ta Edición. (Texto Guía)
Ullman, J.D.; Widom, J. "Introducción a los Sistemas de Bases de Datos".
Prentice Hall.
En el siguiente fascículo profundizaremos en el modelo llamado relacional
(el más usado en nuestros días), proporcionando los métodos y herra-
mientas que nos permitan representar necesidades de almacenamiento y
consulta de datos en este modelo.

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SeguimientoalautoaprendizajeSeguimientoalautoaprendizajeSeguimientoalautoaprendizaje
Bases de datos - Fascículo No. 1
Nombre_______________________________________________________
Apellidos ________________________________ Fecha: _________________
Ciudad___________________________________Semestre: _______________
1. ¿Cuál(es) de las siguientes afirmaciones es(son) cierta(s)?:
a) Uno de los principales elementos de la arquitectura de una base de da-
tos es el diccionario de datos, donde se almacena información sobre la
estructura de los datos, entre otras cosas.
b) El proceso de diseño de una base de datos no requiere información so-
bre la forma en que los usuarios van a emplear dichos datos.
c) Las bases de datos no resultan adecuadas para aplicaciones en las que
los requisitos de usuarios sean altamente volátiles.
d) El modelo de datos de una base de datos puede contener información
redundante, siempre que esta redundancia sea controlada por la propia
base de datos.
e) La arquitectura ANSI/X3/SPARC para bases de datos considera única-
mente dos niveles de abstracción: nivel lógico y nivel físico.
2. ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son ciertas?:
a) Los sistemas orientados al proceso están especialmente diseñados para
evitar redundancias en los datos de entrada.
b) En los sistemas orientados a los datos, entre los que se encuentran los
sistemas de bases de datos, la gestión de dichos datos es independiente
de los tratamientos.
c) Una de las ventajas de la utilización de sistemas de bases de datos resi-
de en la mejor y mayor documentación de la información contenida en
dichos sistemas, para lo que se emplea el diccionario de datos.
d) El esquema externo de una base de datos contiene información sobre la
estrategia a emplear para el almacenamiento de los datos.
e) El lenguaje de datos SQL puede clasificarse como autocontenido y na-
vegacional.
3. En relación a las transacciones y su procesamiento. ¿Cuál de las siguien-
tes afirmaciones es cierta?
a) Una transacción es una secuencia de operaciones que han de ejecutarse
de forma atómica.
b) En un DMBS una transacción es una secuencia de sentencias SQL, pero

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por mecanismos propios del DMBS no es necesario tratarlo como una
única unidad.
c) No existen errores a nivel transacción.
d) Cuando una transacción termina con éxito, las actualizaciones de que
consta la transacción se graban con la sentencia ROLLBACK.