Normalización de la base de datos (3 formas normales)michell_quitian
Existen 3 niveles de normalización que deben respetarse para poder decir que nuestra Base de Datos, se encuentra NORMALIZADA, es decir, que cumple con los requisitos naturales para funcionar óptimamente.
Este documento contiene información acerca de los Arboles en Estructura de datos, como son los Arboles Binarios al igual que los elementos que los componen.
Sistema gestor de base de datos para movilesajhr1995
Sistemas de Base de Datos
Concepto y Objetivos
Cuando los datos de un sistema de información se almacenan en una única estructura, se llama base de datos.
Una base de datos es una colección de datos almacenados en un soporte informático permanente de forma que sea posible obtener la relación entre los datos a través de un esquema conceptual que oculte la física real de los datos.
El objetivo es que las aplicaciones puedan acceder a los datos sin necesidad de conocer exactamente cómo están almacenados los datos. Esto se consigue con un esquema conocido como esquema conceptual. Cualquier desarrollador que conozca ese esquema puede acceder a los datos desde cualquier aplicación.
BASE DE DATOS MOVIL
Es portable y físicamente independiente del servidor corporativo de base de datos, pero es capaz de comunicarse con ese servidor desde sitios remotos, permitiendo la comparación de datos corporativos.
Los Sistemas Gestores de Bases de Datos móviles.
Los móviles son capaces de informarse con los principales SGBD relacionales. Estos SGBD móviles son los que se adaptan a expedientes unidades móviles que proporcionan muchas funcionalidades:
Realizan la Información con el servidor centralizado de base de datos con información inalámbrica.
Replicación de fundamentos hacia el servidor centralizado de base de datos en los dispositivos móvil.
Gestión de datos en el dispositivo móvil.
Comparación de informes acopiados en el dispositivo móvil.
COMPONENTES DE UN ENTORNO DE UNA BASE DE DATOS MOVIL
Servidor de base de datos corporativo y SGBD que gestiona y almacena los datos corporativos y proporciona aplicaciones corporativas.
Base de datos remota y SGBD que gestiona y almacena los datos móviles.
Plataforma de base de datos móvil, que puede ser una computadora portátil, un PDA u otro dispositivo de acceso Internet.
Enlaces de comunicación bidireccionales entre el SGBD y el SGBD móvil
Tecnologico Nacional de Mexico
Ingenieria en Sistemas Computacionales
Programacion de Base de datos
Unidad 1: Conexion a la base de datos con un lenguaje de programacion actualizado
Un pequeña introduccion acerca que el gestor de base de datos Apache Cassandra.
Martin ulises Ildefonso torres, luego mencionare los links que se utilizo para esta presentacion
Manual apache cassandra y comandos en la shellKevin López
Tutoria de instación de apache cassandra
comandos de apache cassandra
lugar de referencia para mas información
http://www.tutorialspoint.com/cassandra/index.htm
Normalización de la base de datos (3 formas normales)michell_quitian
Existen 3 niveles de normalización que deben respetarse para poder decir que nuestra Base de Datos, se encuentra NORMALIZADA, es decir, que cumple con los requisitos naturales para funcionar óptimamente.
Este documento contiene información acerca de los Arboles en Estructura de datos, como son los Arboles Binarios al igual que los elementos que los componen.
Sistema gestor de base de datos para movilesajhr1995
Sistemas de Base de Datos
Concepto y Objetivos
Cuando los datos de un sistema de información se almacenan en una única estructura, se llama base de datos.
Una base de datos es una colección de datos almacenados en un soporte informático permanente de forma que sea posible obtener la relación entre los datos a través de un esquema conceptual que oculte la física real de los datos.
El objetivo es que las aplicaciones puedan acceder a los datos sin necesidad de conocer exactamente cómo están almacenados los datos. Esto se consigue con un esquema conocido como esquema conceptual. Cualquier desarrollador que conozca ese esquema puede acceder a los datos desde cualquier aplicación.
BASE DE DATOS MOVIL
Es portable y físicamente independiente del servidor corporativo de base de datos, pero es capaz de comunicarse con ese servidor desde sitios remotos, permitiendo la comparación de datos corporativos.
Los Sistemas Gestores de Bases de Datos móviles.
Los móviles son capaces de informarse con los principales SGBD relacionales. Estos SGBD móviles son los que se adaptan a expedientes unidades móviles que proporcionan muchas funcionalidades:
Realizan la Información con el servidor centralizado de base de datos con información inalámbrica.
Replicación de fundamentos hacia el servidor centralizado de base de datos en los dispositivos móvil.
Gestión de datos en el dispositivo móvil.
Comparación de informes acopiados en el dispositivo móvil.
COMPONENTES DE UN ENTORNO DE UNA BASE DE DATOS MOVIL
Servidor de base de datos corporativo y SGBD que gestiona y almacena los datos corporativos y proporciona aplicaciones corporativas.
Base de datos remota y SGBD que gestiona y almacena los datos móviles.
Plataforma de base de datos móvil, que puede ser una computadora portátil, un PDA u otro dispositivo de acceso Internet.
Enlaces de comunicación bidireccionales entre el SGBD y el SGBD móvil
Tecnologico Nacional de Mexico
Ingenieria en Sistemas Computacionales
Programacion de Base de datos
Unidad 1: Conexion a la base de datos con un lenguaje de programacion actualizado
Un pequeña introduccion acerca que el gestor de base de datos Apache Cassandra.
Martin ulises Ildefonso torres, luego mencionare los links que se utilizo para esta presentacion
Manual apache cassandra y comandos en la shellKevin López
Tutoria de instación de apache cassandra
comandos de apache cassandra
lugar de referencia para mas información
http://www.tutorialspoint.com/cassandra/index.htm
Estamos uniendo el internet de las cosas con Cassandra para crear espacios inteligentes que nos permitan ahorrar y optimizar nuestros recurso. Si te gusta Arduino y Big Data, esta es tu charla.
Marcos Vecino Rosado
Ingeniero en informática, trabajo en la Universidad de Extremadura en el departamento GIM (Grupo Ingeniería de Medios) diseñando dispositivos y el sistema de información de la iniciativa SmartPolitech.
El exponencial crecimiento de aplicaciones web, móviles y la entrada permanente de dispositivos conectados a internet trajo consigo un cambio en la administración de los datos y una transformación sin precedentes con respecto a como se hacía décadas atrás y de la forma como se diseñaba y operaba a nivel plataformas tecnológicas. Requerimientos provenientes de la nueva economía de Internet presionaron a las empresas emprendedoras de nuevos proyectos y soluciones, más allá de los límites de las bases de datos relacionales (RDBMS) e introdujeron un nuevo tipo de base de datos al dominio de los entornos tecnológicos: Las Arquitecturas de Tipo NoSQL.
Hay un largo camino por recorrer antes de contemplar la posibilidad de implementar una solución en una plataforma que para nuestro entorno local es totalmente nueva y está relacionado con el hecho del poco o ningún conocimiento o referencia de implementaciones que se tiene sobre las mismas.
Es por eso que se habla de un cambio de paradigma, dado que es un nuevo planteamiento para construir, implementar y soportar arquitecturas de TI de alcance masivo. Hoy estamos acostumbrados que muchos temas sean hechos a veces incuestionables, es el resultado de campañas de mercadeo y ventas de la oferta, que unido a la resignación de la demanda que ha creído y crecido pensando que no hay nada mejor disponible.
A lot has changed since I gave one of these talks and man, has it been good. 2.0 brought us a lot of new CQL features and now with 2.1 we get even more! Let me show you some real life data models and those new features taking developer productivity to an all new high. User Defined Types, New Counters, Paging, Static Columns. Exciting new ways of making your app truly killer!
Arquitectura e implementación de PostgreSQL 9.3Bryan Rodríguez
Resumen de la arquitectura interna, de objetos, de consultas, de administración de memoria y del Log de Transacciones de PostgreSQl y algunas concideraciones para implementar BD en él
Profundo análisis de las tecnologías Big Data y como aplicarlas en el desarrollo de las Apis. Se analizan las bases de datos noSQL y aquellas tecnologías (Storm, Hadoop...) que pueden ayudar al desarrollo. Además, se analizan ejemplos de arquitecturas de Apis Big Data y como se han aplicado estas tecnologías.
Charla impartida por Marco Antonio Sanz Molina Prados, Fundador de CloudAppi, que repasa las tecnologías más habituales del mundo Big Data y su aplicación en el desarrollo de las Apis.
En la ponencia se tratan os siguientes puntos:
• Arquitectura Lambda
• Arquitectura de APIs
• Bases de datos noSQL
• Datawarehouses Big Data
• Ejemplos de arquitecturas
En esta presentación de power point abordaremos y explicaremos el tema de la base de datos en el mercado SQL y NoSQL así como ejemplos de los más populares.
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
2. ¿Por qué surge No-SQL?
• La mayoría de los motores de bases de datos, de la actualidad, se
basan en la arquitectura relacional, y todos ellos utilizan el
lenguaje de consultas SQL (con variaciones) para operar con los
datos.
• Las bases de datos relacionales no tienen nada de malo. Gracias a
ellas hemos conseguido:
▫ Normalizarlas: aplicar una serie de reglas que tratan de evitar que se
produzca redundancia, evitar problemas de actualización y
proteger la integridad de los datos.
▫ Y utilizarlas como sistema de persistencia: para almacenar información
orientada a objetos o desde nuestro propio lenguaje.
3. ¿Por qué surge No-SQL?
• La aparición de la web 2.0 trae consigo:
▫ La aparición de startups: Empresas que nacen con una idea innovadora y
que tratarán de ir introduciendo elementos para destacar de la posible
competencia que vaya surgiendo.
▫ Las Redes Sociales.
▫ Servicios en la Nube.
• Todos estos nuevos elementos tienen éxito a gran escala (algunos
alcanzarán millones de usuarios en poco tiempo) y esto provocará la
llegada de los problemas de alta escalabilidad.
4. ¿Por qué surge No-SQL?
• Los modelos relacionales se pueden adaptar para hacerlos
escalar incluso en los entornos más difíciles.
• Esta adaptación trae consigo:
▫ Consultas SQL complejas: con triples o cuádruples JOINS que aumentan
su complejidad de implementación, a veces poco eficientes.
▫ Sistemas de almacenamiento de resultados en cachés: para acelerar la
resolución de las peticiones y evitar ejecutar constantemente estas
operaciones.
• Los sistemas No-SQL intentarán atacar estos problemas
proponiendo una estructura más versátil.
5. Ventajas de No-SQL
• Algunas de las ventajas, y a su vez características
comunes de las BBDD No-SQL, son:
▫ Ausencia de esquema en los registros de
datos,
▫ escalabilidad horizontal sencilla,
▫ y alta velocidad (aunque esto último no siempre
es cierto, pues muchos de estos sistemas aún no
están suficientemente madurados).
6. Ausencia de Esquema
• Los datos no tienen una definición de atributos
fija. Cada registro puede contener una información con
diferente forma cada vez, pudiendo almacenar sólo los
atributos que interesen en cada uno de ellos,
facilitando el polimorfismo de datos bajo una
misma colección de información.
• También se puede almacenar estructuras de datos
complejas en un solo documento. Por ejemplo
podemos almacenar la información sobre la publicación
de un blog (título, cuerpo, autor, etc.), junto a los
comentarios y etiquetas vertidas sobre ella.
7. Alta Velocidad
• Muchos de estos sistemas realizan operaciones
directamente en memoria, y sólo vuelcan los datos a
disco cada cierto tiempo. Esto permite que las
operaciones de escritura sean realmente
rápidas.
• Trabajar de este modo puede sacrificar fácilmente la
durabilidad de los datos, y en caso de cuelgue o apagón
se podrían perder operaciones de escritura o
perder la consistencia. Normalmente, esto lo
resuelven permitiendo que una operación de escritura
haya de realizarse en más de un nodo antes de darla por
válida, o disminuyendo el tiempo entre volcado y volcado
de datos a disco. Aunque, aún así, existe ese riesgo.
8. Inconvenientes de No-SQL
• Ahora es el momento de los inconvenientes, y es que
el precio que hay que pagar por tanta rapidez y
redundancia de datos es que necesitamos perder
en consistencia.
• Y sí, es posible que dos usuarios que consulten
la misma información en un determinado
momento obtengan resultados distintos
(alguno de ellos obsoletos), pero esto puede carecer
de importancia si:
▫ Por ejemplo: el caso consiste en que un usuario no
podrá ver el tweet (si nos basamos en Twitter) de un
amigo hasta el próximo acceso.
9. Apache Cassandra
• Cassandra es una base de datos de código abierto cuya principal característica es que fusiona Dynamo,
de Amazon, con BigTable, de Google, siendo ambas implementaciones de código cerrado.
• El desarrollo de Cassandra fue iniciado por Facebook, para intentar solventar la problemática
relacionada con el rendimiento del motor de búsquedas, concretamente con las relacionadas en la
comunicación entre usuarios (“Inbox Search“). Esta funcionalidad implica un gran volumen de datos a
almacenar, con una perspectiva de crecimiento muy alta (el boom de las redes sociales se produjo
después de la implementación de Cassandra) y la necesidad de ofrecer un nivel de calidad de servicio
fijado (SLA, Acuerdo de Nivel de Servicio).
• Para poder comprobar la problemática de Facebook, y la solución:
10. Apache Cassandra
• En 2008 Cassandra fue liberada por Facebook,
pasando a ser de código abierto, y
actualmente es la gente de Apache quien la
mantiene.
• El éxito de este proyecto ha llegado hasta tal
punto que en Abril de 2010, sus dos principales
creadores se ven obligados a ofrecer soporte
comercial.
11. Características
• Primero debemos de especificar que Cassandra se trata de un
sistema NoSQL por lo tanto no podemos catalogarla como una
base de datos orientada a columnas ya que no es relacional.
• Cada familia de columnas puede contener o bien columnas o bien
súper-columnas. Las súper-columnas son la agrupación de n-
columnas.
• Cada columna contiene elementos de la forma “Clave-Valor”.
• Cada fila de una tabla puede tomar valores en columnas
distintas de una familia de columnas que otra fila, es decir,
si se dispone de una familia de 5 columnas (A, B, C, D, E), la fila R1
puede tener valores en A y B mientras que la fila R2 puede tenerlos
en A, C, D y E.
12. Características
• Gracias a lo anterior, cuando usamos Cassandra no
debemos de especificar que campos tendrá, lo que
nos permite ir añadiendo o ir eliminando
según las necesidades.
• Esto también obliga a hacer un cambio con respecto
a los sistemas relacionales ya que cuando usemos
Cassandra deberemos de pensar primero en las
consultas y luego proporcionarle los datos
que cumplan la anterior consulta.
13. Características
• Cassandra puede ejecutarse en múltiples máquinas
sin necesidad de que el usuario necesita
conocer los detalles técnicos o en que
instancia se encuentra la información que
necesita consultar.
• Fue diseñada para ser ejecutada en múltiples nodos,
y sin necesidad de que estos nodos este
geográficamente cercanos. Es decir, podemos
tener un cluster que cuente con nodos
geográficamente repartidos a millones de km sin
que esto altere la eficiencia.
14. Características
• Cassandra es un sistema descentralizado ya que
cada nodo tiene exactamente la misma
información que el resto de nodos, por lo tanto
si uno fallase se podría replicar toda la
información desde cualquier otro nodo.
15. Características
• Cassandra es escalable de forma elástica, es
decir, puede escalarse tanto horizontalmente
como verticalmente.
▫ Escalabilidad horizontal: añadir más nodos a
nuestro sistema, es decir, añadir más maquinas.
▫ Escalabilidad vertical: añadir más capacidad a
nivel de hardware a las máquinas por ejemplo
añadiendo más memoria.
16. Características
• Cassandra tiene consistencia, de forma resumida
y simple, esto significa que una lectura en
Cassandra siempre responderá con el valor más
reciente escrito.
▫ Consistencia débil: todos los datos se replicarán a
todo el sistema pero esto llevará cierto tiempo.
17. Modelado
• Cassandra es un tipo de NoSQL clave-valor, por ello el modelado de datos es distinto al
modelado de datos que conocemos para las Bases de datos relacionales.
• Para representar los datos Cassandra usa los siguientes conceptos Básicos:
▫ Column: Es el elemento más básico de la base de datos, por lo que es una unicidad atómica y
se asemeja al concepto de campo en las bases de datos relacionales. Tiene la misma estructura
que un array asociativo, que contiene tres campos que son:
Nombre: es un array de bytes.
Valor: es un array de bytes.
Timestamp: guarda la última vez que la columna fue accedida
• Ejemplo visual de columna:
Columna(
Nombre->”Nombre del campo”
Valor->”Valor del campo”
Timestamp->”marca de tiempo”
)
18. Modelado
▫ SuperColumn: es un elemento compuesto por varias columnas y sus nombres:
• Ejemplo visual de supercolumna:
Supercolumna
(
“Nombre de la supercolumna” -> xxx
(
“columna1”-> xxx
(
“nombre”-> xxx
“valor”->xxx
“timestamp”->xxx
)
“columna2”-> xxx
(
“nombre”-> xxx
“valor”->xxx
“timestamp”->xxxx
)
)
)
19. Modelado
▫ ColumFamily:
Es un contenedor de columnas que se asemeja al
concepto de tabla de las bases de datos relacionales.
El contenido es una lista ordenada de columnas.
Cada columfamily se guarda en un fichero ordenado
por clave de fila. El contenido de una columfamily
consta de un conjunto de filas con un conjunto de
columnas similar pero no idéntico.
20. Modelado
• Las family colum pueden ser de dos tipos:
• SupercolumnFamily: es un mapa ordenado de nombres de super-
columnas a mapas de nombres de columnas a valores de columnas.
• Simplecolumnfamily: es un mapa de nombres de columna
ordenadas a valores de columna.
21. Modelado
• Keyspace: Un espacio de claves o KeySpace es
un esquema de alto nivel que contiene familias
de columnas, y se asemeja a una base de datos
en lo que respecta al modelo relacional.
22. Modelado
• Una vez definidos todos los conceptos básicos del modelado de datos en Cassandra vamos a compararlo
con el modelo de datos relacional, esto es peligroso hacerlo ya que aún no existe una
comparación certera al cien por ciento.
• Lo primero que vamos a recordar es que elementos de un elemento pueden asimilarse con los
elementos de otro modelo, una columna del modelo de datos de Cassandra se puede asemejar a un campo
en el modelo relacional, las tablas del modelo relacional se asemejan a los columFamily de Cassandra y
por último las bases de datos del modelo relacional son los KeySpace de Cassandra.
• Una distinción de las más importantes es que en Cassandra no existe la Integridad referencial que
existe en el modelo relacional, no hay joins, pero estos se pueden emular almacenando las claves de
una Columfamily en otras filas de otro columFamily o haciendo uso de índices.
• Otra diferencia entre Cassandra y el Modelo de datos relacional es que Casandra no normaliza los
datos a la hora de genera el modelo, ya que trabaja con un mayor rendimiento con datos des-
normalizados, por ello a la hora de modelar la base de datos de Cassandra se debe pensar primero en
las consultas que se van a realizar y una vez se sepan que consultas van a hacerse a las bases de
datos se realiza el modelo de datos para satisfacer a dichas consultas, al contrario que pasa con el modelo
relacional en el que primero se piensa que datos van a ser los que se van a almacenar para luego
modelarlos de manera normalizada.
23. Modelado
• A continuación veremos dos imágenes resumen
en las que se pueden ver cada una de las
diferencias mencionadas.