Este documento describe varios antipatrones comunes en SQL, incluyendo almacenar múltiples valores en una columna, usar una sola tabla genérica para diferentes tipos de entidades, y dividir datos en múltiples tablas similares ("tribbles"). Estos patrones dificultan consultas y mantenimiento. Se recomiendan enfoques como tablas de intersección y herencia para modelar datos de forma más normalizada y flexible.
This document discusses various strategies for optimizing MySQL queries and indexes, including:
- Using the slow query log and EXPLAIN statement to analyze slow queries.
- Avoiding correlated subqueries and issues in older MySQL versions.
- Choosing indexes based on selectivity and covering common queries.
- Identifying and addressing full table scans and duplicate indexes.
- Understanding the different join types and selecting optimal indexes.
El documento explica el concepto de subneteo o subdividión de redes. Esto implica dividir una red primaria en subredes más pequeñas para administrar mejor las direcciones IP. Se describen los pasos para realizar el subneteo en redes de clase A, B y C, como determinar la máscara de subred, el rango de direcciones IP de cada subred y la cantidad de hosts disponibles.
El documento cubre temas relacionados con el diseño y manejo de bases de datos en SQL Server. En la sección A, se discuten temas como el diseño y arquitectura de bases de datos, el formateo y alineamiento de discos. En la sección B, se abordan temas como buenas prácticas para consultas, índices, y planes de ejecución de T-SQL.
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida de código abierto que permite almacenar grandes volúmenes de datos de forma escalable y redundante a través de múltiples nodos. Ofrece características como alta disponibilidad, tolerancia a fallos, y escalabilidad lineal a medida que se agregan nodos. Cassandra usa un modelo de almacenamiento clave-valor y no requiere de un servidor maestro.
The document provides guidance on understanding and optimizing database performance. It emphasizes the importance of properly designing schemas, normalizing data, using appropriate data types, and creating useful indexes. Explain plans should be used to test queries and identify optimization opportunities like adding missing indexes. Overall, the document encourages developers to view the database as a collaborative "friend" rather than an enemy, by understanding its capabilities and limitations.
phpMyAdmin is a free and open-source tool written in PHP that allows users to manage MySQL databases through a web interface. Key features include creating, dropping, and modifying databases; performing maintenance tasks; running SQL queries; and managing users and privileges. The interface is straightforward and easy to use, with icons and menus for navigating databases and performing common operations like creating tables, inserting data, exporting, and importing databases.
This document discusses various strategies for optimizing MySQL queries and indexes, including:
- Using the slow query log and EXPLAIN statement to analyze slow queries.
- Avoiding correlated subqueries and issues in older MySQL versions.
- Choosing indexes based on selectivity and covering common queries.
- Identifying and addressing full table scans and duplicate indexes.
- Understanding the different join types and selecting optimal indexes.
El documento explica el concepto de subneteo o subdividión de redes. Esto implica dividir una red primaria en subredes más pequeñas para administrar mejor las direcciones IP. Se describen los pasos para realizar el subneteo en redes de clase A, B y C, como determinar la máscara de subred, el rango de direcciones IP de cada subred y la cantidad de hosts disponibles.
El documento cubre temas relacionados con el diseño y manejo de bases de datos en SQL Server. En la sección A, se discuten temas como el diseño y arquitectura de bases de datos, el formateo y alineamiento de discos. En la sección B, se abordan temas como buenas prácticas para consultas, índices, y planes de ejecución de T-SQL.
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida de código abierto que permite almacenar grandes volúmenes de datos de forma escalable y redundante a través de múltiples nodos. Ofrece características como alta disponibilidad, tolerancia a fallos, y escalabilidad lineal a medida que se agregan nodos. Cassandra usa un modelo de almacenamiento clave-valor y no requiere de un servidor maestro.
The document provides guidance on understanding and optimizing database performance. It emphasizes the importance of properly designing schemas, normalizing data, using appropriate data types, and creating useful indexes. Explain plans should be used to test queries and identify optimization opportunities like adding missing indexes. Overall, the document encourages developers to view the database as a collaborative "friend" rather than an enemy, by understanding its capabilities and limitations.
phpMyAdmin is a free and open-source tool written in PHP that allows users to manage MySQL databases through a web interface. Key features include creating, dropping, and modifying databases; performing maintenance tasks; running SQL queries; and managing users and privileges. The interface is straightforward and easy to use, with icons and menus for navigating databases and performing common operations like creating tables, inserting data, exporting, and importing databases.
Te explicamos el qué se considera un Modelo No Relacional. Clasificando los tipos de Bases de Datos: Orientadas a Clave-Valor, Columna, Documentos o Grafos. Además te enseñamos con qué Bases de Datos trabajamos en BEEVA: Bases de Datos como Servicio en AWS y Bases de Datos Open Source.
This document discusses various SQL concepts including joins, aggregation functions, and grouping. It begins with an overview of installing MySQL Workbench and loading sample data. It then covers SELECT statements and functions like COUNT, SUM, AVG. It describes different types of joins like inner, left, right, and self joins. It provides examples of joining tables to retrieve related data and performing self joins to combine rows from the same table. It also explains how to use the GROUP BY clause to divide data into groups and apply aggregation functions.
A presentation on using alternate ways to reference file names and paths in Windows systems to bypass security measures.
There's a relevant haiku on every slide, so if you get bored, you can always read the haiku.
Window functions enable calculations across partitions of rows in a result set. This document discusses window function syntax, types of window functions available in MySQL 8.0 like RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER(), and provides examples of queries using window functions to analyze and summarize data in partitions.
This document contains a workload repository report for a database named DB11G. Key details include:
- The database ran on a Linux server with 1 CPU and 1.96GB of memory.
- Between two snapshots taken an hour apart, the average wait time per session was 4.8-5.1 seconds.
- The top foreground wait event was log file sync, taking up 9.15% of database time.
El documento describe cómo configurar la replicación de bases de datos entre dos servidores Oracle ubicados en máquinas diferentes. Se instala Oracle Express Edition en ambos servidores, se configuran las IPs, se crea un usuario con privilegios en ambas bases de datos, y un enlace de base de datos entre ellas. Luego, se crea una tabla en el servidor maestro, y un trigger que replica automáticamente cualquier cambio en la tabla maestra a la tabla esclava. Esto permite compartir y sincronizar datos entre los servidores de forma automática.
Domino Tech School - Upgrading to Notes/Domino V10: Best PracticesChristoph Adler
Are you looking to deploy Domino V10 but don’t know where to start? Upgrade servers or clients first? Should I upgrade the ODS? If you have questions like these, this session is for you. Get a complete understanding of the process to upgrade to Domino V10, and learn from best practices and tips from the field.
IBM Lotus Domino Domain Monitoring (DDM)Austin Chang
This document provides an overview of Lotus Domino Server Domain Monitoring (DDM) for administrators. DDM allows administrators to monitor servers in their domain through configurable probes that check for issues and automate corrective actions. It discusses the key components of DDM including the server collection hierarchy, monitoring configuration, probes, and filters. It also provides examples of how to set up monitoring for common scenarios like database compaction, replication, and system resources.
SQL is a language used to manage data in relational database management systems (RDBMS). This tutorial provides an overview of SQL and its components, introduces key SQL concepts like database objects, data types, and SQL statements, and includes many examples for working with SQL databases, tables, and queries. It covers common SQL statements like SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, and explains concepts such as aggregates, joins, subqueries and more.
Creating Domain Specific Languages in PythonSiddhi
This document discusses domain specific languages (DSLs) and provides examples of creating DSLs in Python. It explains that DSLs allow users to work in specialized mini-languages tailored to specific problem domains. As examples, it discusses SQL as a DSL for databases and regular expressions as a DSL for patterns. It then demonstrates how to create an external DSL for defining forms using PyParsing and an internal DSL for the same using Python features like metaclasses. The document concludes that DSLs make code easier to read, write and maintain for non-programmers.
El documento describe los conceptos fundamentales del modelo de datos relacional, incluyendo: 1) Las estructuras básicas como dominios, atributos, relaciones y tuplas. 2) Los tipos de relaciones como relaciones base, vistas e instantáneas. 3) Las restricciones de integridad como claves primarias, claves foráneas y restricciones sobre nulos para mantener la consistencia de los datos.
Serverlesss Big Data Analytics with Amazon Athena and QuicksightAmazon Web Services
Check out how you can easily query raw data in various formats in Amazon S3, transform it into a canonical form, analyze it, and build dashboards to get more insights from your data.
Session presented at Oracle Developer Live - MySQL, 2020. Recording available at https://developer.oracle.com/developer-live/mysql/
Abstract:
MySQL Shell is the new, advanced command-line client and editor for MySQL. It sends SQL statements to MySQL server, supports both the classic MySQL protocol and the newer X protocol, and provides scripting capabilities for JavaScript and Python. But there's more to MySQL Shell than meets the eye. It delivers a natural and powerful interface for all DevOps tasks related to MySQL by providing APIs for development and administration. This session covers MySQL Shell's core features, along with demonstrations of how to use the various APIs and how to extend MySQL Shell. We’ll address the regular interaction with databases, the built-in tools that make DBAs and developers’ lives easier, the easy and flawless set up of HA architectures, and the plugins and extensions framework.
End-to-end Troubleshooting Checklist for Microsoft SQL ServerKevin Kline
Learning how to detect, diagnose and resolve performance problems in SQL Server is tough. Often, years are spent learning how to use the tools and techniques that help you detect when a problem is occurring, diagnose the root-cause of the problem, and then resolve the problem.
In this session, attendees will see demonstrations of the tools and techniques which make difficult troubleshooting scenarios much faster and easier, including:
• XEvents, Profiler/Traces, and PerfMon
• Using Dynamic Management Views (DMVs)
• Advanced Diagnostics Using Wait Stats
• Reading SQL Server execution plan
Every DBA needs to know how to keep their SQL Server in tip-top condition, and you’ll need skills the covered in this session to do it.
Ten query tuning techniques every SQL Server programmer should knowKevin Kline
From the noted database expert and author of 'SQL in a Nutshell' - SELECT statements have a reputation for being very easy to write, but hard to write very well. This session will take you through ten of the most problematic patterns and anti-patterns when writing queries and how to deal with them all. Loaded with live demonstrations and useful techniques, this session will teach you how to take your SQL Server queries mundane to masterful.
Elasticsearch is an open-source, distributed, real-time document indexer with support for online analytics. It has features like a powerful REST API, schema-less data model, full distribution and high availability, and advanced search capabilities. Documents are indexed into indexes which contain mappings and types. Queries retrieve matching documents from indexes. Analysis converts text into searchable terms using tokenizers, filters, and analyzers. Documents are distributed across shards and replicas for scalability and fault tolerance. The REST APIs can be used to index, search, and inspect the cluster.
This document provides an overview of MySQL JOIN and UNION operations. It discusses subqueries, table aliases, multi-table joins, UNION ALL, UNION rules, and GROUP BY. Subqueries allow querying data from multiple tables in a nested format. Table aliases are used to temporarily rename tables and columns for readability. JOIN operations combine data from two or more tables, including INNER JOIN, LEFT JOIN, and RIGHT JOIN. UNION combines the results of multiple SELECT statements, requiring the same number and order of columns. UNION rules specify that data types must be compatible. GROUP BY is used to retrieve aggregate information about grouped data.
RDS provides a fully managed relational database service. Key features include automated provisioning and scaling, high availability, data encryption at rest, backups and read replicas. RDS supports multiple database engines like MySQL, PostgreSQL, Oracle and SQL Server. Customers can migrate databases to RDS by backing up to S3 and restoring onto a new RDS instance.
Query Optimization with MySQL 5.6: Old and New Tricks - Percona Live London 2013Jaime Crespo
Tutorial delivered at Percona MySQL Conference Live London 2013.
It doesn't matter what new SSD technologies appear, or what are the latest breakthroughs in flushing algorithms: the number one cause for MySQL applications being slow is poor execution plan of SQL queries. While the latest GA version provided a huge amount of transparent optimizations -specially for JOINS and subqueries- it is still the developer's responsibility to take advantage of all new MySQL 5.6 features.
In this tutorial we will propose the attendants a sample PHP application with bad response time. Through practical examples, we will suggest step-by-step strategies to improve its performance, including:
* Checking MySQL & InnoDB configuration
* Internal (performance_schema) and external tools for profiling (pt-query-digest)
* New EXPLAIN tools
* Simple and multiple column indexing
* Covering index technique
* Index condition pushdown
* Batch key access
* Subquery optimization
Este documento proporciona información sobre bases de datos. Explica que una base de datos es una colección de datos organizada para que un programa de computadora pueda acceder a la información de forma rápida. También describe las características, ventajas y desventajas de las bases de datos, así como ejemplos de bases de datos SQL y NoSQL. Finalmente, menciona algunos de los tipos y comandos más comunes de bases de datos.
El documento describe las características de una base de datos. Explica que una base de datos es un conjunto de datos almacenados sistemáticamente para su uso posterior. Detalla que una base de datos relacional almacena y accede a los datos a través de relaciones entre tablas, y permite crear vistas derivadas de las relaciones. También señala algunas ventajas como evitar escaneos completos de tablas grandes, así como algunas desventajas como el tamaño de almacenamiento y costo requeridos.
Te explicamos el qué se considera un Modelo No Relacional. Clasificando los tipos de Bases de Datos: Orientadas a Clave-Valor, Columna, Documentos o Grafos. Además te enseñamos con qué Bases de Datos trabajamos en BEEVA: Bases de Datos como Servicio en AWS y Bases de Datos Open Source.
This document discusses various SQL concepts including joins, aggregation functions, and grouping. It begins with an overview of installing MySQL Workbench and loading sample data. It then covers SELECT statements and functions like COUNT, SUM, AVG. It describes different types of joins like inner, left, right, and self joins. It provides examples of joining tables to retrieve related data and performing self joins to combine rows from the same table. It also explains how to use the GROUP BY clause to divide data into groups and apply aggregation functions.
A presentation on using alternate ways to reference file names and paths in Windows systems to bypass security measures.
There's a relevant haiku on every slide, so if you get bored, you can always read the haiku.
Window functions enable calculations across partitions of rows in a result set. This document discusses window function syntax, types of window functions available in MySQL 8.0 like RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER(), and provides examples of queries using window functions to analyze and summarize data in partitions.
This document contains a workload repository report for a database named DB11G. Key details include:
- The database ran on a Linux server with 1 CPU and 1.96GB of memory.
- Between two snapshots taken an hour apart, the average wait time per session was 4.8-5.1 seconds.
- The top foreground wait event was log file sync, taking up 9.15% of database time.
El documento describe cómo configurar la replicación de bases de datos entre dos servidores Oracle ubicados en máquinas diferentes. Se instala Oracle Express Edition en ambos servidores, se configuran las IPs, se crea un usuario con privilegios en ambas bases de datos, y un enlace de base de datos entre ellas. Luego, se crea una tabla en el servidor maestro, y un trigger que replica automáticamente cualquier cambio en la tabla maestra a la tabla esclava. Esto permite compartir y sincronizar datos entre los servidores de forma automática.
Domino Tech School - Upgrading to Notes/Domino V10: Best PracticesChristoph Adler
Are you looking to deploy Domino V10 but don’t know where to start? Upgrade servers or clients first? Should I upgrade the ODS? If you have questions like these, this session is for you. Get a complete understanding of the process to upgrade to Domino V10, and learn from best practices and tips from the field.
IBM Lotus Domino Domain Monitoring (DDM)Austin Chang
This document provides an overview of Lotus Domino Server Domain Monitoring (DDM) for administrators. DDM allows administrators to monitor servers in their domain through configurable probes that check for issues and automate corrective actions. It discusses the key components of DDM including the server collection hierarchy, monitoring configuration, probes, and filters. It also provides examples of how to set up monitoring for common scenarios like database compaction, replication, and system resources.
SQL is a language used to manage data in relational database management systems (RDBMS). This tutorial provides an overview of SQL and its components, introduces key SQL concepts like database objects, data types, and SQL statements, and includes many examples for working with SQL databases, tables, and queries. It covers common SQL statements like SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, and explains concepts such as aggregates, joins, subqueries and more.
Creating Domain Specific Languages in PythonSiddhi
This document discusses domain specific languages (DSLs) and provides examples of creating DSLs in Python. It explains that DSLs allow users to work in specialized mini-languages tailored to specific problem domains. As examples, it discusses SQL as a DSL for databases and regular expressions as a DSL for patterns. It then demonstrates how to create an external DSL for defining forms using PyParsing and an internal DSL for the same using Python features like metaclasses. The document concludes that DSLs make code easier to read, write and maintain for non-programmers.
El documento describe los conceptos fundamentales del modelo de datos relacional, incluyendo: 1) Las estructuras básicas como dominios, atributos, relaciones y tuplas. 2) Los tipos de relaciones como relaciones base, vistas e instantáneas. 3) Las restricciones de integridad como claves primarias, claves foráneas y restricciones sobre nulos para mantener la consistencia de los datos.
Serverlesss Big Data Analytics with Amazon Athena and QuicksightAmazon Web Services
Check out how you can easily query raw data in various formats in Amazon S3, transform it into a canonical form, analyze it, and build dashboards to get more insights from your data.
Session presented at Oracle Developer Live - MySQL, 2020. Recording available at https://developer.oracle.com/developer-live/mysql/
Abstract:
MySQL Shell is the new, advanced command-line client and editor for MySQL. It sends SQL statements to MySQL server, supports both the classic MySQL protocol and the newer X protocol, and provides scripting capabilities for JavaScript and Python. But there's more to MySQL Shell than meets the eye. It delivers a natural and powerful interface for all DevOps tasks related to MySQL by providing APIs for development and administration. This session covers MySQL Shell's core features, along with demonstrations of how to use the various APIs and how to extend MySQL Shell. We’ll address the regular interaction with databases, the built-in tools that make DBAs and developers’ lives easier, the easy and flawless set up of HA architectures, and the plugins and extensions framework.
End-to-end Troubleshooting Checklist for Microsoft SQL ServerKevin Kline
Learning how to detect, diagnose and resolve performance problems in SQL Server is tough. Often, years are spent learning how to use the tools and techniques that help you detect when a problem is occurring, diagnose the root-cause of the problem, and then resolve the problem.
In this session, attendees will see demonstrations of the tools and techniques which make difficult troubleshooting scenarios much faster and easier, including:
• XEvents, Profiler/Traces, and PerfMon
• Using Dynamic Management Views (DMVs)
• Advanced Diagnostics Using Wait Stats
• Reading SQL Server execution plan
Every DBA needs to know how to keep their SQL Server in tip-top condition, and you’ll need skills the covered in this session to do it.
Ten query tuning techniques every SQL Server programmer should knowKevin Kline
From the noted database expert and author of 'SQL in a Nutshell' - SELECT statements have a reputation for being very easy to write, but hard to write very well. This session will take you through ten of the most problematic patterns and anti-patterns when writing queries and how to deal with them all. Loaded with live demonstrations and useful techniques, this session will teach you how to take your SQL Server queries mundane to masterful.
Elasticsearch is an open-source, distributed, real-time document indexer with support for online analytics. It has features like a powerful REST API, schema-less data model, full distribution and high availability, and advanced search capabilities. Documents are indexed into indexes which contain mappings and types. Queries retrieve matching documents from indexes. Analysis converts text into searchable terms using tokenizers, filters, and analyzers. Documents are distributed across shards and replicas for scalability and fault tolerance. The REST APIs can be used to index, search, and inspect the cluster.
This document provides an overview of MySQL JOIN and UNION operations. It discusses subqueries, table aliases, multi-table joins, UNION ALL, UNION rules, and GROUP BY. Subqueries allow querying data from multiple tables in a nested format. Table aliases are used to temporarily rename tables and columns for readability. JOIN operations combine data from two or more tables, including INNER JOIN, LEFT JOIN, and RIGHT JOIN. UNION combines the results of multiple SELECT statements, requiring the same number and order of columns. UNION rules specify that data types must be compatible. GROUP BY is used to retrieve aggregate information about grouped data.
RDS provides a fully managed relational database service. Key features include automated provisioning and scaling, high availability, data encryption at rest, backups and read replicas. RDS supports multiple database engines like MySQL, PostgreSQL, Oracle and SQL Server. Customers can migrate databases to RDS by backing up to S3 and restoring onto a new RDS instance.
Query Optimization with MySQL 5.6: Old and New Tricks - Percona Live London 2013Jaime Crespo
Tutorial delivered at Percona MySQL Conference Live London 2013.
It doesn't matter what new SSD technologies appear, or what are the latest breakthroughs in flushing algorithms: the number one cause for MySQL applications being slow is poor execution plan of SQL queries. While the latest GA version provided a huge amount of transparent optimizations -specially for JOINS and subqueries- it is still the developer's responsibility to take advantage of all new MySQL 5.6 features.
In this tutorial we will propose the attendants a sample PHP application with bad response time. Through practical examples, we will suggest step-by-step strategies to improve its performance, including:
* Checking MySQL & InnoDB configuration
* Internal (performance_schema) and external tools for profiling (pt-query-digest)
* New EXPLAIN tools
* Simple and multiple column indexing
* Covering index technique
* Index condition pushdown
* Batch key access
* Subquery optimization
Este documento proporciona información sobre bases de datos. Explica que una base de datos es una colección de datos organizada para que un programa de computadora pueda acceder a la información de forma rápida. También describe las características, ventajas y desventajas de las bases de datos, así como ejemplos de bases de datos SQL y NoSQL. Finalmente, menciona algunos de los tipos y comandos más comunes de bases de datos.
El documento describe las características de una base de datos. Explica que una base de datos es un conjunto de datos almacenados sistemáticamente para su uso posterior. Detalla que una base de datos relacional almacena y accede a los datos a través de relaciones entre tablas, y permite crear vistas derivadas de las relaciones. También señala algunas ventajas como evitar escaneos completos de tablas grandes, así como algunas desventajas como el tamaño de almacenamiento y costo requeridos.
El documento describe las tres fases del diseño y creación de una base de datos: 1) diseño del modelo conceptual, 2) diseño del modelo lógico, y 3) diseño del modelo físico. También discute técnicas como la normalización, desnormalización, índices, y tablas prejuntadas para mejorar el rendimiento de las consultas a la base de datos.
Este documento resume los conceptos básicos de bases de datos, incluyendo la estructura de una base de datos, la diferencia entre una base de datos y un sistema de gestión de base de datos, las características de una base de datos relacional, los pasos para diseñar una base de datos, y las operaciones y objetos básicos en una base de datos como tablas, consultas, formularios e informes.
Este documento describe los componentes básicos de una base de datos en Access. Explica que una base de datos es una herramienta para organizar información mediante tablas, las cuales almacenan los datos de manera estructurada. También incluye consultas para filtrar datos, formularios para presentar la información, e informes para resumir y imprimir los datos. El modelo entidad-relación es una técnica para modelar las entidades y relaciones de los datos antes de implementar la base de datos.
El documento describe el surgimiento de bases de datos NoSQL como Cassandra. Explica que las bases de datos relacionales no pueden escalar fácilmente para satisfacer las necesidades de sitios web de alta demanda como las redes sociales. Cassandra se creó originalmente en Facebook para abordar estos problemas de escalabilidad al proporcionar una estructura más flexible sin esquema fijo y permitiendo la replicación horizontal en múltiples nodos. Cassandra combina características de Dynamo de Amazon y BigTable de Google para proporcionar alta disponibilidad, escalabilidad y
El documento habla sobre el modelo relacional de bases de datos. Explica que es un modelo basado en la lógica de predicados y conjuntos, y que fue propuesto por Edgar Frank Codd en 1970. Se consolidó como un nuevo paradigma para modelar y administrar datos de forma dinámica. Describe conceptos como relaciones, tablas, tuplas, atributos, llaves primarias y foráneas, y normalización de bases de datos relacionales.
Una base de datos relacional se compone de tablas relacionadas entre sí, donde cada tabla contiene filas y columnas de datos del mismo tipo. Esto permite almacenar y recuperar la información de manera consistente mediante consultas, a la vez que garantiza la integridad y evita la duplicidad de datos.
La estructura de una base de datos incluye los tipos de datos, las relaciones entre datos y las restricciones de integridad. Una base de datos es un conjunto de datos almacenados sistemáticamente, mientras que un sistema de gestión de base de datos (SGBD) es el software que sirve de interfaz entre la base de datos, los usuarios y las aplicaciones. Una base de datos relacional organiza los datos en tablas formales entre las que se pueden establecer relaciones.
El documento describe los pasos para diseñar una base de datos relacional, incluyendo la normalización de datos para evitar redundancia, la creación de tablas con columnas de mismo tipo, y el establecimiento de convenciones para los nombres. También discute estimar el tamaño de la base de datos y adoptar medidas de seguridad e integridad de datos. El propósito es proveer una introducción al diseño de bases de datos para personas ajenas al tema.
El documento describe los pasos para diseñar una base de datos relacional, incluyendo la normalización de datos para evitar redundancia, la creación de tablas con columnas de mismo tipo, y el establecimiento de convenciones para los nombres. También discute la importancia de estimar el tamaño de la base de datos, garantizar la integridad y seguridad de los datos, y optimizar el rendimiento.
Este documento describe los conceptos básicos de las bases de datos, incluida la estructura, la diferencia entre una base de datos y un sistema de gestión de base de datos, las operaciones básicas como crear, modificar y eliminar, y los objetos comunes como tablas, consultas, formularios e informes. También explica el proceso de diseño de bases de datos y los tipos de bases de datos como las relacionales.
El documento describe los diferentes tipos de bases de datos, incluyendo bases de datos estáticas, dinámicas, jerárquicas, de red, relacionales, multidimensionales, orientadas a objetos, documentales y deductivas. También describe las funciones principales de un administrador de base de datos (DBA), como administrar la estructura y actividad de datos, asegurar la confiabilidad y seguridad de la base de datos, y vincularse con los usuarios.
Los procedimientos almacenados permiten definir programas o funciones en la base de datos para ser usados de forma repetida. Mejoran el rendimiento al almacenar planes de consulta en caché y reducir el tráfico de red. En PostgreSQL se pueden escribir en varios lenguajes como PL/pgSQL y se usan para crear funciones, disparadores y estructuras de control complejas.
Las tablas particionadas dividen grandes tablas en múltiples particiones para mejorar la escalabilidad, rendimiento y manejabilidad. En PostgreSQL se implement
Las tablas particionadas permiten dividir los datos de una gran tabla en múltiples tablas más pequeñas para mejorar el rendimiento de las consultas, inserciones y otras operaciones. En PostgreSQL, el particionado se implementa mediante herencia de tablas, donde cada partición es una tabla hija de una tabla principal vacía. Las tablas hijas pueden particionarse por rangos de valores o listas de valores y se definen restricciones CHECK para cada partición.
Desarrollo del tema: Normalización, Integridad, Seguridad de los datos, Rendimiento de base de datos, Mantenimiento, Estimar el tamaño de una base de datos.
Este documento describe diferentes modelos de bases de datos, incluyendo modelos relacionales, objetorelacionales y orientados a objetos. El modelo relacional se basa en tablas con filas y columnas, mientras que los modelos orientados a objetos permiten tipos de datos más complejos como colecciones y herencia. El modelo objeto-relacional es una transición que extiende el modelo relacional con características de objetos.
Este documento presenta una introducción a las bases de datos y los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR). Define una base de datos, describe los principales modelos de bases de datos como el jerárquico, de red, relacional, orientado a objetos y orientado a documentos, y explica los componentes clave de un SGBDR como tablas, campos, filas y ejemplos de SGBDR populares.
Este documento describe los diferentes tipos de bases de datos. Explica que una base de datos es una colección de información organizada que permite el acceso rápido a los datos. Luego describe los principales tipos como las bases de datos jerárquicas, de red, relacionales y orientadas a objetos. También menciona bases de datos avanzadas como las declarativas.
Administración de base de datos oracle - sesion 8Sefira111
El documento describe la administración de tablespaces y archivos de datos en una base de datos. Explica la estructura lógica de almacenamiento de una base de datos, incluyendo tablespaces, segmentos, archivos de datos y bloques. También cubre la creación, administración y cambio de estado de tablespaces, así como el uso de múltiples tablespaces para mejorar el rendimiento y disponibilidad.
Similar a Anti patrones SQL, Modelo conceptual (20)
Seguridad en el almacenamiento de las bases de datosjosecuartas
El documento habla sobre la administración de seguridad en bases de datos, incluyendo la encriptación y decodificación de información almacenada. Explica conceptos como la encriptación simétrica y asimétrica, así como malas prácticas como encriptar toda la base de datos con una sola clave. También describe una arquitectura recomendada basada en la encriptación de registros individuales y el uso de un baúl de claves separado para almacenar y gestionar las claves de encriptación de manera segura.
El documento habla sobre tableros de control. Explica que un tablero de control es una combinación de tablas, gráficos e indicadores que permiten hacer un seguimiento periódico para tener conocimiento sobre lo que se está supervisando. Además, menciona que los tableros de control deben diseñarse para comunicar la información de manera eficiente y mostrar solo los datos más importantes de forma fácil de interpretar.
La visualización de datos es el estudio de la representación visual de datos para comunicar información de manera clara y efectiva a través de medios gráficos. Requiere experiencia en múltiples disciplinas como el diseño, la comunicación y la información. La visualización de datos tiene como objetivo no solo comunicar la información de manera clara, sino también estimular la participación y atención del espectador.
El documento habla sobre la limpieza de datos. Algunos de los temas discutidos incluyen identificar posibles errores en los datos como formatos múltiples o valores perdidos, asegurarse de que los campos de datos se refieran al mismo período de tiempo, y manejar datos censurados. También menciona que los problemas de calidad de datos pueden ser costosos y que la limpieza de datos es importante para que las técnicas de extracción de conocimiento funcionen de manera efectiva.
La informática estudia el procesamiento y almacenamiento automatizado de la información. Se originó en 1948 con el desarrollo del transistor y la teoría de la información de Claude Shannon. El transistor permitió la miniaturización de los circuitos y la ubicuidad de los ordenadores. Shannon cuantificó la información y estableció los límites teóricos de la capacidad de transmisión. Los bits son la unidad básica de la información digital. La informática genera y procesa datos para crear conocimiento aplicable.
Este documento describe las motivaciones y problemas que llevaron al desarrollo de lenguajes de marcado como XML. Explica brevemente la historia de lenguajes como SGML y cómo XML surgió como una simplificación de SGML para facilitar el intercambio de datos. También resume las principales características y ventajas de XML sobre las bases de datos relacionales para almacenar y transportar información.
Sql DML Lenguaje de manipulación de datos josecuartas
Este documento describe los principales comandos y cláusulas del lenguaje de manipulación de datos (DML) en SQL. Explica cómo se pueden insertar, actualizar y eliminar datos en una base de datos usando las instrucciones INSERT, UPDATE y DELETE. También describe cómo se pueden consultar y filtrar datos mediante las cláusulas SELECT, WHERE, ORDER BY y JOIN.
El documento describe los conceptos de bases de datos temporales y la importancia de almacenar información histórica. Explica que las bases de datos convencionales solo representan un estado de los datos en un momento, mientras que las bases de datos temporales administran la variación de los datos a través del tiempo. También discute los conceptos de tiempo de validez, tiempo de transacción y bitemporalidad.
Transformar modelo entidad relacion a modelo logicojosecuartas
Este documento describe las reglas para transformar un modelo entidad-relación (ER) a una base de datos relacional. Las tres reglas principales son: 1) cada entidad se convierte en una tabla con su clave principal; 2) cada relación muchos-a-muchos se convierte en una tabla; 3) cada relación uno-a-muchos o uno-a-uno se convierte propagando la clave principal. También explica cómo transformar atributos como multivaluados, derivados y alternativos.
El documento describe diferentes tipos de índices para bases de datos, incluyendo índices primarios, secundarios, densos y no densos. Explica cómo se implementan los índices no densos y densos, así como las operaciones de inserción y eliminación en cada tipo de índice. También aborda el tratamiento de valores duplicados en los índices primarios y secundarios.
Sql DDL Lenguaje de definición de datosjosecuartas
El documento describe el lenguaje de definición de datos (DDL) de SQL. El DDL permite crear y modificar objetos de base de datos como tablas, índices y vistas mediante sentencias como CREATE TABLE y CREATE INDEX. Explica cómo se usan estas sentencias para definir la estructura de las tablas incluyendo atributos, tipos de datos, restricciones y herencia. También cubre la creación de bases de datos y el uso de tablas temporales.
El documento habla sobre la administración de seguridad en bases de datos, incluyendo temas como la confidencialidad, integridad y disponibilidad. Explica los conceptos de encriptación y desencriptación, claves simétricas y de clave pública, y cómo se pueden utilizar estas técnicas para proteger la información almacenada en bases de datos. También discute las mejores prácticas para el almacenamiento y manejo de claves de encriptación.
Este documento resume los conceptos fundamentales sobre cómo se organizan los datos en el disco. Explica que los datos se almacenan en campos, registros, bloques y archivos, con campos como la unidad más pequeña y archivos como la más grande. Describe diferentes formatos de registro como fijo y variable, y cómo se representan diferentes tipos de datos como enteros, cadenas y fechas. También cubre temas como compresión, encriptación y cómo se buscan los datos en el disco.
Digramas de venn aplicado en las bases datosjosecuartas
Diagramas de Venn se pueden usar para representar relaciones entre conjuntos y operaciones como unión, intersección y diferencia. También se pueden usar para diseñar consultas en álgebra relacional. Las consultas simples se pueden resolver con operadores como unión, selección y proyección, mientras que las consultas complejas requieren operadores como diferencia de conjuntos o cociente.
El documento habla sobre diferentes tipos de bases de datos y arquitecturas para almacenar y procesar datos a gran escala. Explica las diferencias entre datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados y describe varios enfoques como bases de datos orientadas a documentos, grafos, columnas, en memoria, distribuidas y su aplicación en sistemas como MongoDB, Neo4j, Cassandra y Hypertable. Finalmente, compara el rendimiento de Hypertable frente a HBase para diferentes tipos de operaciones.
Este documento resume conceptos clave sobre bases de datos y almacenamiento de datos. Explica que los datos se almacenan en memoria principal para su uso constante y en disco para almacenamiento permanente. Describe el tiempo de acceso a disco, incluyendo búsqueda, retardo rotacional y transferencia. También cubre optimizaciones como doble buffering para mejorar el rendimiento de E/S.
Este documento discute la naturaleza del problema de la fuga de información y las acciones que pueden tomarse para prevenirla. Explora la fuga de información desde perspectivas técnicas y humanas, y proporciona consejos para entornos corporativos y personales. Finalmente, destaca la importancia de seguir estándares como ISO 27000 para la gestión de seguridad de la información en empresas.
Patrones de arquitectura Software(Capa de Datos)josecuartas
El documento describe la capa de datos y cómo los APIs de acceso a datos proporcionan una abstracción sobre la conexión a bases de datos. Estos APIs consisten en objetos como el de origen de datos, sesión, comando y conjunto de filas. La secuencia típica incluye inicializar el controlador, establecer la conexión, preparar y enviar consultas SQL, procesar resultados y cerrar la conexión. El diseño de los APIs debe mapear objetos a tipos de datos de DBMS y hacer fácil la programación de la comunicación con el DBMS
El documento describe el modelo de datos relacional propuesto por Dr. Edgar Frank Codd en 1970. Codd definió que los sistemas de bases de datos deberían presentar los datos organizados en estructuras llamadas relaciones y que el usuario solo debería preocuparse por consultar la información sin importar la estructura de almacenamiento subyacente. El álgebra relacional consiste en operaciones que permiten manipular relaciones enteras cuyo resultado es una nueva relación.
El documento explica el concepto de dependencia funcional y normalización en bases de datos. Las dependencias funcionales son relaciones entre atributos que indican cómo los valores de unos determinan los de otros. La normalización sirve para eliminar redundancias y anomalías mediante reglas que dividen tablas cuando los atributos no cumplen todas las formas normales. De esta forma, se simplifica la estructura de datos y se mejora el rendimiento y mantenimiento de la base.
2. Que es y para que sirven:
• Es una técnica que pretende resolver un problema, pero a menudo genera
otros problemas.
• Los antipatrones SQL describen los errores más frecuentes realizados por
las personas en SQL, son las metidas de pata mas frecuentes.
• Con la descripción de estos anti-patrones y las posibles soluciones, se
pretende mejorar el desarrollo, “evitando” y generando una solución mas
adecuada.
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3. Almacenamiento de múltiples valores de un atributo
• ¿cómo hacer para almacenar una colección de valores relacionados en
una columna?
• Un atributo con formato de lista separada por comas(y hay mas).
– Se complica las consultas para un registro en el campo separado por
comas
– Las consultas de agregación usan filas, no listas separadas por comas
– No cumple con normalización
– La validación y actualización es algo dispendiosa y necesita
generalmente de programación con un lenguaje funcional.
• Si una diseño lógico tiene una tabla con un atributo que tiene un formato
donde se almacena múltiples datos, piensa mejor en crear una tabla de
intersección.
– La tabla contiene las claves foráneas que referencia a dos tablas.
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4. Almacenamiento de múltiples valores de un atributo:
• Recuerde esto se debe adaptar a las necesidades.
• En caso de una desnormalización , donde los datos no se necesitan por
separado se puede aplicar esta antipatrón, pero recuerde pierde integridad.
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5. Almacenamiento y consultas jerárquicas(Arboles)
• Es común que los datos tenga relaciones recursivas
– http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_recursivo
• La solución tipo “anti patrón” es añadir una columna id_padre(parent_id). Esto
hace referencia a otra columna en la misma tabla y se puede crear una
restricción (clave foránea) para hacer cumplir la relación.
– Esto se llama lista adyacente, y no siempre es la mejor solución en
sistemas jerárquicos.
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6. Almacenamiento y consultas jerárquicas(Arboles)
• Posibles soluciones:
– Netsed Sets(Conjuntos anidados)
• Fallos en integridad referencial.
• Se utiliza mucho en consultas no en actualizaciones
– Closure Table
• Permite que un nodo pertenezca a varios arboles(versatilidad)
• Aumento en consumo de disco(tablas externas), disminuye el
procesamiento.
– Path Enumeration
• Utilizado para jeraquias en GUI, no exige integridad referencial,
tendencia a la redundancia.
– Consultas recursivas(SQL-99)
• Depende si el motor que se utiliza tiene implementado SQL-
99(Estandar SQL-99) para almacenamiento jeraquico. .
– Listas adjacentes(Adjacency List) el diseño mas convencional y muchas
veces mal utilizado.
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7. Entidad-Atributo-Valor:
• Uno de los grandes desafíos en el desarrollo de software es que permita
adaptarse a cambios futuros con poco o nada de programación.
• Una tabla relacional se compone de atributos que son relevantes para
cada fila de la tabla, donde cada fila representa una instancia de un
objeto similar. En este caso cada fila representa representa un tipo
diferente de objeto.
• El anti patrón Tabla genérica de atributos: sería almacenar todos los
atributos en una segunda tabla, un atributo por fila .
– La entidad
– El atributo: es el nombre de la columna, pero en este caso es el nombre
que se da en cada fila.
– El valor: Cada entidad tiene un valor para cada atributo.
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9. Entidad-Atributo-Valor:
• El anti patrón Tabla genérica de atributos.
– Se dificulta la lectura de los nombres de atributos.
– Se dificulta la integridad del tipo de dominio de dato.
– No puede usar un dominio definido.
– Recuerde el SQL se aplica a columnas no a filas.
– Mezcla de metadato y datos.
• No olvide, Use metadatos para metadatos.
– Defina atributos en columnas
– Defina tablas relacionadas para tipos relacionados
• Crear una tabla de herencia
• Considere el uso de soluciones no relacionales para atributos
demasiado flexibles y dinamicos(datos semi-estructurados).
• En caso de ser necesario realizar atributos dinámicos, utilice este anti
patrón solo con pocas tablas, o busque una alternativa noSQL.
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10. Entidad-Atributo-Valor:
• La mejor solución cuando se presenta este antipatron tiene varias
alternativas y dependen de como se realizara la consulta, generalmente
estas alternativas funciona mejor cuando se tiene pocos “subtipos”.
• Herencia de una sola tabla: El diseño más simple es almacenar todos
los tipos de objetos(metadatos) relacionados en una tabla, con una
columnas distintas para cada atributo que existe en cualquier tipo de
objetos.
– En caso de almacenar otro nuevo tipo de objeto, se debe alterar la tabla
y adicionar una nueva columna con su respectivo dominio.
– En esta tabla se tendrá varios subtipos o atributos que son generales
par varios objetos.
– Esta solución es la mejor cuando se tiene pocos
• Datos semiestructurados: Solucion altamente flexible permite agregar
nuevos atributos frecuentemente..
– Esta solución es muy buena cuando no se puede controlar el limite de
nuevos objetos o se definen nuevos atributos con mucha frecuencia.
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11. Entidad-Atributo-Valor:
• Tabla concreta de herencia: Esta solución crea una tabla para cada
subtipo de objeto, lo cual tendría atributos iguales en cada tabla que son
comunes entre los subtipos de objetos.
– La ventaja es que elimina el almacenamiento de datos innecesarios
para cada fila de un subtipo.
– Se complica cuando se necesita realizar una adición o eliminación en
los atributos comunes a la “superclase”.
– Es la mejor solución cuando se consulta pocas veces todos los
subtipos.
• Tabla clase herencia: Se crea una tabla para el tipo base y una tabla para
cada subtipos particular.
– Recuerde la clave primaria en las tablas particulares son la referencia o
relación con la tabla base.
– Este diseño es conveniente cuando se consulta todos los subtipos
referenciando los que se tiene en común..
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12. metadatos tribbles:
• El objetivo es mejorar el desempeño ante tablas que tiene mucho
almacenamiento.
• El antipatrón separa en varias tablas con estructura similar los datos
– Separación por fecha, año, mes, usuario , numero de documento
– Se crea una nueva tabla para nuevos datos, esto termina realizando
una combinación de datos con metadatos.
• Con esta solución Tabla clase herencia: Sconesta solución se dificulta la
consulta por mutiples tablas ( crea una tabla para el tipo base y una tabla
para cada subtipos particular.
– Recuerde la clave primaria en las tablas particulares son la referencia o
relación con la tabla base.
– Este diseño es conveniente cuando se consulta todos los subtipos
referenciando los que se tiene en común..
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13. metadatos tribbles:
• El objetivo es mejorar el desempeño ante tablas que tiene mucho volumen
de datos(bajo desempeño en consultas).
• El antipatrón clonar tablas o columnas: separa en varias tablas con
estructura similar los datos
– Separación por fecha, año, mes, usuario , numero de documento
– Se crea una nueva tabla para nuevos datos, esto termina realizando
una combinación de datos con metadatos.
• Esta solución dificulta la consulta e históricos por múltiples tablas (Id de
clave primaria esta disperso)
• difícil mantener una sincronización de datos.
• Difícil mantener la integridad de datos(Cuando se generan reportes de
diferentes tablas tribbles).
• La integridad referencia se pierde, la tabla maestra se compone de
múltiples tablas
• Recuerde la clave primaria en las tablas particulares son la referencia o
relación con la tabla base.
– Este diseño es conveniente cuando se consulta todos los subtipos
JOSÉ CUARTAS
referenciando los que se BASES en común..
tiene DE DATOS
14. ANTIPATRON CADENAS PREDEFINIDAS
• El dominio del tipo de dato solo admite valores predefinidos
• El cambio de valores es una alteración de la metadata
• Utilizalo si estos valores nunca cambian
• Un atributo con formato de lista separada por comas.
– Se complica las consultas para un registro en el campo separado por
comas
– Las consultas de agregación usan filas, no listas separadas por comas
– No cumple con normalización
– La validación y actualización es algo dispendiosa y necesita
generalmente de programación con un lenguaje funcional.
• Se resuelve creando una tabla de intersección.
– La tabla contiene las claves foráneas que referencia a dos tablas.
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