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.
Una base de datos temporal almacena datos históricos y actuales, tratando aspectos temporales como el tiempo de validez y tiempo de transacción de los datos. Este tipo de base de datos soporta consultas a estados pasados, manteniendo información histórica y considerando los cambios como nuevas adiciones. Puede ser de tiempo transaccional, de tiempo válido o bitemporal, registrando el tiempo asociado a cada hecho almacenado.
Este documento describe las bases de datos temporales. Explica que una base de datos temporal almacena tanto datos históricos como actuales, a diferencia de las bases de datos históricas o instantáneas. Presenta un ejemplo de registro de datos temporales de una persona y cómo se representarían en una tabla con tiempos de validez e inicio de transacción. Finalmente, discute problemas como las claves primarias y restricciones en bases de datos temporales.
Ibm db2 10.5 for linux, unix, and windows data movement utilities guide and...bupbechanhgmail
The export utility extracts data from a database using a SELECT statement and places it into an operating system file. This file can then be used for future import or load operations, or to make the data accessible for analysis. The export utility supports exporting to IXF and DEL formats. Additional options allow customizing the export, such as changing data formats, timestamps, code pages, or column names. The utility writes messages to standard text message files.
Bigtable es un sistema de almacenamiento distribuido a gran escala desarrollado por Google para almacenar datos estructurados a través de miles de servidores. A pesar de las diversas demandas de aplicaciones como la indexación web, Google Earth y Google Finance, Bigtable ha proporcionado una solución flexible y de alto rendimiento.
Una base de datos es un programa que permite introducir, almacenar, organizar y manipular datos de manera significativa. Un gestor de base de datos permite introducir, almacenar y recuperar datos para generar informes y realizar búsquedas. El proceso de normalización consiste en aplicar reglas para evitar redundancia y proteger la integridad de los datos al pasar de un modelo entidad-relación a uno relacional.
Partitioning allows tables and indexes to be subdivided into smaller pieces called partitions. Tables can be partitioned using a partition key which determines which partition each row belongs to. Partitioning provides benefits like improved query performance for large tables, easier management of historical data, and increased high availability. Some disadvantages include additional licensing costs, storage space usage, and administrative overhead to manage partitions. Common partitioning strategies include range, list, hash and interval which divide tables in different ways based on column values.
Este documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de las bases de datos, incluyendo la definición de términos clave como datos, tipos de datos, información, sistema de información, archivo, carpeta, campo, registro, clave primaria, entidad, relación, base de datos, SGBD, tabla, formulario, consulta, informe y SQL. Explica que las bases de datos permiten almacenar grandes cantidades de información de forma organizada para poder encontrar y usar fácilmente los datos, y que pueden ser útiles en la vida profes
Una base de datos temporal almacena datos históricos y actuales, tratando aspectos temporales como el tiempo de validez y tiempo de transacción de los datos. Este tipo de base de datos soporta consultas a estados pasados, manteniendo información histórica y considerando los cambios como nuevas adiciones. Puede ser de tiempo transaccional, de tiempo válido o bitemporal, registrando el tiempo asociado a cada hecho almacenado.
Este documento describe las bases de datos temporales. Explica que una base de datos temporal almacena tanto datos históricos como actuales, a diferencia de las bases de datos históricas o instantáneas. Presenta un ejemplo de registro de datos temporales de una persona y cómo se representarían en una tabla con tiempos de validez e inicio de transacción. Finalmente, discute problemas como las claves primarias y restricciones en bases de datos temporales.
Ibm db2 10.5 for linux, unix, and windows data movement utilities guide and...bupbechanhgmail
The export utility extracts data from a database using a SELECT statement and places it into an operating system file. This file can then be used for future import or load operations, or to make the data accessible for analysis. The export utility supports exporting to IXF and DEL formats. Additional options allow customizing the export, such as changing data formats, timestamps, code pages, or column names. The utility writes messages to standard text message files.
Bigtable es un sistema de almacenamiento distribuido a gran escala desarrollado por Google para almacenar datos estructurados a través de miles de servidores. A pesar de las diversas demandas de aplicaciones como la indexación web, Google Earth y Google Finance, Bigtable ha proporcionado una solución flexible y de alto rendimiento.
Una base de datos es un programa que permite introducir, almacenar, organizar y manipular datos de manera significativa. Un gestor de base de datos permite introducir, almacenar y recuperar datos para generar informes y realizar búsquedas. El proceso de normalización consiste en aplicar reglas para evitar redundancia y proteger la integridad de los datos al pasar de un modelo entidad-relación a uno relacional.
Partitioning allows tables and indexes to be subdivided into smaller pieces called partitions. Tables can be partitioned using a partition key which determines which partition each row belongs to. Partitioning provides benefits like improved query performance for large tables, easier management of historical data, and increased high availability. Some disadvantages include additional licensing costs, storage space usage, and administrative overhead to manage partitions. Common partitioning strategies include range, list, hash and interval which divide tables in different ways based on column values.
Este documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de las bases de datos, incluyendo la definición de términos clave como datos, tipos de datos, información, sistema de información, archivo, carpeta, campo, registro, clave primaria, entidad, relación, base de datos, SGBD, tabla, formulario, consulta, informe y SQL. Explica que las bases de datos permiten almacenar grandes cantidades de información de forma organizada para poder encontrar y usar fácilmente los datos, y que pueden ser útiles en la vida profes
El documento describe los árboles binarios y sus procesos de inserción y recorrido. Explica que cada nodo de un árbol binario tiene como máximo dos hijos, y detalla los tres tipos de recorrido de un árbol binario - preorden, inorden y postorden - indicando el orden en que se visitan la raíz y los subárboles izquierdo y derecho en cada caso.
Simplifying Disaster Recovery with Delta LakeDatabricks
There’s a need to develop a recovery process for Delta table in a DR scenario. Cloud multi-region sync is Asynchronous. This type of replication does not guarantee the chronological order of files at the target (DR) region. In some cases, we can expect large files to arrive later than small files.
Data Virtualization: An Essential Component of a Cloud Data LakeDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/33GgqE9
Data Lake strategies seem to have found their perfect companion in cloud providers. After years of criticism and struggles in the on-prem Hadoop world, data lakes are flourishing thanks to the simplification in management and low storage prices provided by SaaS vendors. For some, this is the ultimate data strategy. For others, just a repetition of the same mistakes. Attend this session to learn:
- The benefits and shortcoming of cloud data lakes
- The role and value of data virtualization in this scenario
- New development in data virtualization for cloud
Normalization is the process of organizing data in a database to reduce data redundancy and improve data integrity. It involves separating relations into smaller relations and linking them through relationships. The normal forms, such as first normal form, second normal form, etc. are used to reduce redundancy and anomalies like insertion, update and deletion anomalies. Some key aspects are that first normal form disallows multi-valued attributes and composite attributes. Second normal form eliminates non-prime attributes in relations that depend on part of a composite primary key.
Objetivo: Capacitar al estudiante para que sepa decidir la técnica de replicación más apropiada para una mejor disponibilidad y rendimiento de las operaciones sobre una base de datos.
The document outlines an introduction to databases presentation using PostgreSQL. It includes an introduction to databases concepts, an overview of PostgreSQL, demonstrations of SQL commands like CREATE TABLE, INSERT, SELECT and JOIN in psql, and discussions of database administration and GUI tools. Exercises are provided for attendees to practice the concepts covered.
The document provides an overview of data warehousing, decision support, online analytical processing (OLAP), and data mining. It discusses what data warehousing is, how it can help organizations make better decisions by integrating data from various sources and making it available for analysis. It also describes OLAP as a way to transform warehouse data into meaningful information for interactive analysis, and lists some common OLAP operations like roll-up, drill-down, slice and dice, and pivot. Finally, it gives a brief introduction to data mining as the process of extracting patterns and relationships from data.
Presto: Fast SQL-on-Anything (including Delta Lake, Snowflake, Elasticsearch ...Databricks
Presto, an open source distributed SQL engine, is widely recognized for its low-latency queries, high concurrency, and native ability to query multiple data sources. Proven at scale in a variety of use cases at Airbnb, Comcast, GrubHub, Facebook, FINRA, LinkedIn, Lyft, Netflix, Twitter, and Uber, in the last few years Presto experienced an unprecedented growth in popularity in both on-premises and cloud deployments over Object Stores, HDFS, NoSQL and RDBMS data stores.
In this presentation, we:
1. Look at the challenges and opportunities of the data era
2. Look at key challenges of the legacy data warehouses such as data diversity, complexity, cost, scalabilily, performance, management, ...
3. Look at how modern data warehouses in the cloud not only overcome most of these challenges but also how some of them bring additional technical innovations and capabilities such as pay as you go cloud-based services, decoupling of storage and compute, scaling up or down, effortless management, native support of semi-structured data ...
4. Show how capabilities brought by modern data warehouses in the cloud, help businesses, either new or existing ones, during the phases of their lifecycle such as launch, growth, maturity and renewal/decline.
5. Share a Near-Real-Time Data Warehousing use case built on Snowflake and give a live demo to showcase ease of use, fast provisioning, continuous data ingestion, support of JSON data ...
Case study: Implementation of dimension table and fact tablechirag patil
Dimensional modeling is a database structure used for data warehousing that organizes data into fact and dimension tables. Fact tables contain numeric facts and foreign keys to dimension tables. Dimension tables provide context for the facts with attributes like date, customer, or product. Together, the fact and dimension tables form a star schema with the fact table at the center connected to the dimension tables. This structure allows for efficient analysis of business metrics across various dimensions like time periods, locations, or customer demographics.
Testing data warehouse applications by Kirti BhushanKirti Bhushan
This document outlines a data warehouse testing strategy. It begins with an introduction that defines a data warehouse and discusses the need for data warehouse testing and challenges it presents. It then describes the testing model, including phases for project definition, test design, development, execution and acceptance. Next, it covers the goals of data warehouse testing like data completeness, transformation, quality and various types of non-functional testing. Finally, it discusses roles, artifacts, tools and references related to data warehouse testing.
La virtualización de servidores permite ejecutar múltiples sistemas operativos de forma simultánea en un solo servidor físico mediante el uso de máquinas virtuales. Esto optimiza los recursos del servidor y reduce los costos de hardware, mantenimiento y energía. Las máquinas virtuales se ejecutan de forma aislada unas de otras pero comparten los recursos del servidor físico como el procesador, memoria y almacenamiento.
Este minitutorial tiene como objetivo captar todos los conceptos dictados en cada sesión en el curso de Base de Datos Avanzado II, así como brindar apoyo a los alumnos de la carrera técnica de Computación e Informática, que por algún motivo no hayan asistido a clases.
UNIDAD 2. Creación de estructuras de datos
Logro de la Unidad de Aprendizaje
Al término de la unidad, el alumno diseña e implementa modelos de datos que incorporen reglas o restricciones mediante la definición de objetos tales como tablas, secuencias y sinónimos.
Temario
2.2 Tema 4: DICCIONARIO DE DATOS
2.2.1 Introducción al Diccionario de Datos
2.2.2 Estructura del Diccionario de Datos
2.2.3 Uso del Diccionario de Datos
2.2.4 Otras tablas en el Diccionario
2.2.5 La vista DBA_OBJECTS
La desnormalización es la duplicación intencional de datos en una o más tablas para aumentar la redundancia. Esto puede hacer que las consultas sean más rápidas a costa de usar más espacio de almacenamiento. El documento explica la normalización y desnormalización de bases de datos, y provee ejemplos de cómo duplicar columnas entre tablas para desnormalizar los datos. También discute consideraciones de diseño como nombres de tablas y campos, tipos de datos, e integridad referencial.
This document discusses PostgreSQL replication. It provides an overview of replication, including its history and features. Replication allows data to be copied from a primary database to one or more standby databases. This allows for high availability, load balancing, and read scaling. The document describes asynchronous and synchronous replication modes.
A look at some of the ways available to deploy Postgres in a Kubernetes cloud environment, either in small scale using simple configurations, or in larger scale using tools such as Helm charts and the Crunchy PostgreSQL Operator. A short introduction to Kubernetes will be given to explain the concepts involved, followed by examples from each deployment method and observations on the key differences.
Este documento discute los archivos redo logs en Oracle, que registran los cambios en la base de datos para propósitos de recuperación. Explica que los redo logs se escriben de manera circular entre grupos de dos o más archivos, y que uno está activo mientras los otros son inactivos. También cubre temas como la administración y manipulación de grupos y miembros redo logs, y la importancia del modo archivelog para recuperación de punto en el tiempo.
Realizando procesos de carga incremental exitosos con SQL ServerSpanishPASSVC
En esta sesión, aprenderemos a garantizar un proceso de carga incremental óptimo, en una solución de Bodegas de Datos, con SQL Server Integration Services
Este documento presenta una introducción general a las bases de datos, incluyendo los componentes básicos, tipos de usuarios, modelos de datos y cómo están formadas. Explica conceptos clave como entidades, registros y atributos para describir los datos, y proporciona ejemplos de gestores de bases de datos libres como Firebird, MySQL y PostgreSQL.
El documento describe los árboles binarios y sus procesos de inserción y recorrido. Explica que cada nodo de un árbol binario tiene como máximo dos hijos, y detalla los tres tipos de recorrido de un árbol binario - preorden, inorden y postorden - indicando el orden en que se visitan la raíz y los subárboles izquierdo y derecho en cada caso.
Simplifying Disaster Recovery with Delta LakeDatabricks
There’s a need to develop a recovery process for Delta table in a DR scenario. Cloud multi-region sync is Asynchronous. This type of replication does not guarantee the chronological order of files at the target (DR) region. In some cases, we can expect large files to arrive later than small files.
Data Virtualization: An Essential Component of a Cloud Data LakeDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/33GgqE9
Data Lake strategies seem to have found their perfect companion in cloud providers. After years of criticism and struggles in the on-prem Hadoop world, data lakes are flourishing thanks to the simplification in management and low storage prices provided by SaaS vendors. For some, this is the ultimate data strategy. For others, just a repetition of the same mistakes. Attend this session to learn:
- The benefits and shortcoming of cloud data lakes
- The role and value of data virtualization in this scenario
- New development in data virtualization for cloud
Normalization is the process of organizing data in a database to reduce data redundancy and improve data integrity. It involves separating relations into smaller relations and linking them through relationships. The normal forms, such as first normal form, second normal form, etc. are used to reduce redundancy and anomalies like insertion, update and deletion anomalies. Some key aspects are that first normal form disallows multi-valued attributes and composite attributes. Second normal form eliminates non-prime attributes in relations that depend on part of a composite primary key.
Objetivo: Capacitar al estudiante para que sepa decidir la técnica de replicación más apropiada para una mejor disponibilidad y rendimiento de las operaciones sobre una base de datos.
The document outlines an introduction to databases presentation using PostgreSQL. It includes an introduction to databases concepts, an overview of PostgreSQL, demonstrations of SQL commands like CREATE TABLE, INSERT, SELECT and JOIN in psql, and discussions of database administration and GUI tools. Exercises are provided for attendees to practice the concepts covered.
The document provides an overview of data warehousing, decision support, online analytical processing (OLAP), and data mining. It discusses what data warehousing is, how it can help organizations make better decisions by integrating data from various sources and making it available for analysis. It also describes OLAP as a way to transform warehouse data into meaningful information for interactive analysis, and lists some common OLAP operations like roll-up, drill-down, slice and dice, and pivot. Finally, it gives a brief introduction to data mining as the process of extracting patterns and relationships from data.
Presto: Fast SQL-on-Anything (including Delta Lake, Snowflake, Elasticsearch ...Databricks
Presto, an open source distributed SQL engine, is widely recognized for its low-latency queries, high concurrency, and native ability to query multiple data sources. Proven at scale in a variety of use cases at Airbnb, Comcast, GrubHub, Facebook, FINRA, LinkedIn, Lyft, Netflix, Twitter, and Uber, in the last few years Presto experienced an unprecedented growth in popularity in both on-premises and cloud deployments over Object Stores, HDFS, NoSQL and RDBMS data stores.
In this presentation, we:
1. Look at the challenges and opportunities of the data era
2. Look at key challenges of the legacy data warehouses such as data diversity, complexity, cost, scalabilily, performance, management, ...
3. Look at how modern data warehouses in the cloud not only overcome most of these challenges but also how some of them bring additional technical innovations and capabilities such as pay as you go cloud-based services, decoupling of storage and compute, scaling up or down, effortless management, native support of semi-structured data ...
4. Show how capabilities brought by modern data warehouses in the cloud, help businesses, either new or existing ones, during the phases of their lifecycle such as launch, growth, maturity and renewal/decline.
5. Share a Near-Real-Time Data Warehousing use case built on Snowflake and give a live demo to showcase ease of use, fast provisioning, continuous data ingestion, support of JSON data ...
Case study: Implementation of dimension table and fact tablechirag patil
Dimensional modeling is a database structure used for data warehousing that organizes data into fact and dimension tables. Fact tables contain numeric facts and foreign keys to dimension tables. Dimension tables provide context for the facts with attributes like date, customer, or product. Together, the fact and dimension tables form a star schema with the fact table at the center connected to the dimension tables. This structure allows for efficient analysis of business metrics across various dimensions like time periods, locations, or customer demographics.
Testing data warehouse applications by Kirti BhushanKirti Bhushan
This document outlines a data warehouse testing strategy. It begins with an introduction that defines a data warehouse and discusses the need for data warehouse testing and challenges it presents. It then describes the testing model, including phases for project definition, test design, development, execution and acceptance. Next, it covers the goals of data warehouse testing like data completeness, transformation, quality and various types of non-functional testing. Finally, it discusses roles, artifacts, tools and references related to data warehouse testing.
La virtualización de servidores permite ejecutar múltiples sistemas operativos de forma simultánea en un solo servidor físico mediante el uso de máquinas virtuales. Esto optimiza los recursos del servidor y reduce los costos de hardware, mantenimiento y energía. Las máquinas virtuales se ejecutan de forma aislada unas de otras pero comparten los recursos del servidor físico como el procesador, memoria y almacenamiento.
Este minitutorial tiene como objetivo captar todos los conceptos dictados en cada sesión en el curso de Base de Datos Avanzado II, así como brindar apoyo a los alumnos de la carrera técnica de Computación e Informática, que por algún motivo no hayan asistido a clases.
UNIDAD 2. Creación de estructuras de datos
Logro de la Unidad de Aprendizaje
Al término de la unidad, el alumno diseña e implementa modelos de datos que incorporen reglas o restricciones mediante la definición de objetos tales como tablas, secuencias y sinónimos.
Temario
2.2 Tema 4: DICCIONARIO DE DATOS
2.2.1 Introducción al Diccionario de Datos
2.2.2 Estructura del Diccionario de Datos
2.2.3 Uso del Diccionario de Datos
2.2.4 Otras tablas en el Diccionario
2.2.5 La vista DBA_OBJECTS
La desnormalización es la duplicación intencional de datos en una o más tablas para aumentar la redundancia. Esto puede hacer que las consultas sean más rápidas a costa de usar más espacio de almacenamiento. El documento explica la normalización y desnormalización de bases de datos, y provee ejemplos de cómo duplicar columnas entre tablas para desnormalizar los datos. También discute consideraciones de diseño como nombres de tablas y campos, tipos de datos, e integridad referencial.
This document discusses PostgreSQL replication. It provides an overview of replication, including its history and features. Replication allows data to be copied from a primary database to one or more standby databases. This allows for high availability, load balancing, and read scaling. The document describes asynchronous and synchronous replication modes.
A look at some of the ways available to deploy Postgres in a Kubernetes cloud environment, either in small scale using simple configurations, or in larger scale using tools such as Helm charts and the Crunchy PostgreSQL Operator. A short introduction to Kubernetes will be given to explain the concepts involved, followed by examples from each deployment method and observations on the key differences.
Este documento discute los archivos redo logs en Oracle, que registran los cambios en la base de datos para propósitos de recuperación. Explica que los redo logs se escriben de manera circular entre grupos de dos o más archivos, y que uno está activo mientras los otros son inactivos. También cubre temas como la administración y manipulación de grupos y miembros redo logs, y la importancia del modo archivelog para recuperación de punto en el tiempo.
Realizando procesos de carga incremental exitosos con SQL ServerSpanishPASSVC
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Este documento presenta una introducción general a las bases de datos, incluyendo los componentes básicos, tipos de usuarios, modelos de datos y cómo están formadas. Explica conceptos clave como entidades, registros y atributos para describir los datos, y proporciona ejemplos de gestores de bases de datos libres como Firebird, MySQL y PostgreSQL.
El documento describe los conceptos de archivo, archivística, digitalización y repositorios digitales. Explica que un archivo es un conjunto de documentos administrados por una institución y almacenados en un edificio. La archivística incluye procesos como identificación, clasificación y ordenamiento de documentos. La digitalización convierte documentos físicos en formatos digitales, mientras que los repositorios digitales almacenan y proveen acceso a objetos digitales con metadatos. También cubre temas como adecuar el formato al conten
Exposición de base de datos en programaciónstphanymaiden
1) El documento presenta información sobre bases de datos, incluyendo sus componentes, tipos, y software para crearlas. 2) Explica que una base de datos es un conjunto de programas y procedimientos para definir, insertar, modificar y consultar datos de forma estructurada. 3) Describe varios tipos de bases de datos como relacionales, NoSQL, orientadas a objetos y su aplicación.
Este documento introduce los conceptos básicos de las bases de datos, incluyendo su definición, tipos (estáticas, dinámicas, bibliográficas, de texto completo), modelos (jerárquicos, de red, transaccionales, multidimensionales, relacionales) y conclusiones sobre su importancia para almacenar y recuperar información de forma organizada y eficiente.
El documento describe los pasos para elegir un tema de investigación, incluyendo identificar un problema de investigación, seleccionar el tema, y definir el problema. También discute la importancia de delimitar el tema, utilizar fuentes como bibliotecas y sitios web, y crear un cronograma y bitácora para organizar el proyecto.
El documento describe los diferentes métodos para almacenar un data warehouse (DW), incluyendo multidimensional (MOLAP), relacional (ROLAP) e híbrido (HOLAP). También discute el diseño físico de una tabla de hechos de ventas en un DW, así como el proceso de carga de datos (ETL) para llenar la tabla desde una fuente de datos.
Este documento proporciona una introducción general a los sistemas de bases de datos. Explica que un sistema de base de datos almacena y administra grandes cantidades de datos de forma integrada para modelar entidades y relaciones del mundo real. También describe los beneficios de usar un Sistema de Manejo de Base de Datos como independencia de datos, acceso eficiente y seguridad. Finalmente, introduce conceptos clave como modelos de datos, diseño de bases de datos, niveles de abstracción e independencia de datos.
Este documento describe las bases de datos, incluyendo su definición, tipos, modelos y componentes. Una base de datos es una colección organizada de datos relacionados entre sí que pueden accederse automáticamente. Existen bases de datos estáticas y dinámicas, bibliográficas, de texto completo y directorios. Los modelos incluyen jerárquicos, de red y relacionales, que son los más comunes. Un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) administra el acceso a los datos y mantiene la seguridad, consistencia y otros
Este documento describe las bases de datos, incluyendo su definición, tipos, modelos y componentes. Una base de datos es una colección organizada de datos relacionados entre sí que pueden accederse automáticamente. Existen bases de datos estáticas y dinámicas, bibliográficas, de texto completo y directorios. Los modelos incluyen jerárquicos, de red y relacionales, que son los más comunes. Un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) administra el acceso a los datos y mantiene la seguridad, consistencia y otros
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Este documento describe las bases de datos, incluyendo su definición, tipos, modelos y componentes. Una base de datos es una colección organizada de datos relacionados entre sí que pueden accederse automáticamente. Existen bases de datos estáticas y dinámicas, bibliográficas, de texto completo y directorios. Los modelos incluyen jerárquicos, de red y relacionales, que son los más comunes. Un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) administra el acceso a los datos y garantiza su seguridad, consistencia y rendim
Este documento describe las bases de datos, incluyendo su definición, tipos, modelos y componentes. Una base de datos es una colección organizada de datos relacionados entre sí que pueden accederse automáticamente. Existen bases de datos estáticas y dinámicas, bibliográficas, de texto completo y directorios. Los modelos incluyen jerárquicos, de red y relacionales, que son los más comunes. Un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) administra el acceso a los datos y garantiza su seguridad, consistencia y rendim
Este documento describe las bases de datos, incluyendo su definición, tipos, modelos y componentes. Una base de datos es una colección organizada de datos relacionados entre sí que pueden accederse automáticamente. Existen bases de datos estáticas y dinámicas, bibliográficas, de texto completo y directorios. Los modelos incluyen jerárquicos, de red y relacionales, que son los más comunes. Un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) administra el acceso a los datos y mantiene la seguridad, consistencia y otros
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.
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.
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.
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
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.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
1. Temporalidad en bases de
datos
"El mejor profeta del futuro es el pasado"
http://en.wikipedia.org/wiki/Temporal_database
2. Motivaciones
• La información es “variante en el tiempo” .
• El tiempo es un atributo esencial de la información.
• Convencionalmente las bases de datos representan el
estado de los datos en un solo momento en el tiempo.
• Muchas aplicaciones necesitan representar la
información acerca del pasado.
– financiera(pagos)
– Médicos(historia del paciente)
– Gobierno
• Las bases de datos temporales, es un sistema que
administra los datos considerando la variación en el
tiempo de los mismos.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 2
3. Motivaciones
• El objetivo de un sistema que administra el tiempo, es
describir la evolución histórica de los datos. Idealmente
de manera que esta descripción sea lo suficientemente
precisa como para ser capaz de justificar o mantener la
trazabilidad de los cambios en la propia información.
“The database is not the database-the log is the database, and the
database is just an optimized access path to the most recent version
of the log.”
B.-M. SCHUELER
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 3
4. Transacciones del tiempo
1 2 4 8 10 15 16 17 25 28 30 33 41 42 45 47 48 51 53
u
b
f
c
d
g
id
p
j
k
i
m
e
La base de datos evoluciona atravez de inserciones y actualizaciones
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 4
5. Comparaciones
• Las DB temporales:
– Mantiene información histórica.
– Los cambios se consideran como adiciones a la información
almacenada en la base de datos.
– Incorpora la noción de tiempo en el Sistema.
– Acceso eficiente a los estados pasados.
• Las DB convencionales:
– Evolucionan a través de transacciones de un estado a otro.
– Los cambios se consideran como modificaciones en el estado.
– No hay información sobre el pasado.
– Es una Instantánea de la empresa.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 5
6. Bases datos temporales
• Modelos de datos temporales: es una extensión del
modelo relacional mediante la cual se adicionan
atributos temporales a cada relación.
• Lenguaje de consulta temporales: TQUEL, SQL3
• Adicionan métodos temporales de indexación y el
procesamiento de consultas.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 6
7. Tiempo de validez en las DB
• El tiempo evoluciona continuamente.
• Cada objeto es una línea que representa un intervalo de
tiempo .
• Tiempo valido
• Es el tiempo en que un echo es una realidad.
• Es el periodo para el cual un echo es real.
• Soporte a las operaciones para un intervalo de tiempo:
– Eliminación para cualquier instante de tiempo
– La inserción para cualquier instante de tiempo
– Cambio de valor (modificación) de cualquier instan te de tiempo (sin un
orden predefinido)
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 7
8. Tiempo de validez en las DB
• La eliminación física, no permite saber los estados
anteriores de los datos.
• La noción de “futuro”, “presente” y “pasado” es relativo a
cierto instante(timestamp) del echo que ocurrio.
• Requisitos para los métodos de indexación:
– Almacena la última colección de objetos de un intervalo.
– Soporta cambios de adicionar/ eliminar/ modi en la colección.
– Consulta eficiente de los intervalos de la colección
• Consultas por fecha y hora.
• Consulta por Intervalo (período).
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 8
9. Tiempo de transacción en la DB
• Tiempo de transacción
– Describe el punto en el tiempo cuando la información fue ingresada en
la base de datos.
El tiempo evoluciona de forma discreta, por lo general se
asocia con el número de transacción.
Soporte a las operaciones para un intervalo de tiempo:
– Las actualizaciones pueden hacerse sólo con el estado actual,
el pasado no se puede cambiar
– Se tiene la caracteristica de regressar l estado anterior conocido
como "Rollback"
– La eliminación es lógica (no se elimina físicamente!).
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 9
10. Tiempo de transacción en la DB
Requisitos para los métodos de indexación:
• Almacenamiento lógico de los estados del pasado.
• Soporte para los cambios en los objetos o datos
actuales(adicionar/eliminación/modificación).
• Acceso y consulta eficiente de cualquier estado de la
base de datos.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 10
11. Taxonomía del tiempo
• Los tiempos de transacción y de validez de una
BD no tienen porqué coincidir para un mismo
hecho:
– El tiempo de transacción viene marcado por el reloj
interno del sistema.
– El tiempo de validez de un hecho puede ser:
• Posterior al tiempo de transacción, lo que se llama actividad
proactiva.
• Anterior al tiempo de transacción, lo que se llama actividad
retroactiva.
• Simultáneo al tiempo de transacción, se llama actividad simultánea.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 11
12. Bitemporalidad
• Tablas o DB Bi-temporal:
– Soporta ambas nociones del tiempo.
• Una base de datos de transacciones en tiempo,
pero el historial de cada uno es un intervalo
(además de los otros atributos de los registros)
• Mantener la evolución de una colección dinámica
de intervalo de los objetos
• En cada fecha y hora, es una base de datos de
tiempo válido
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 12
13. Bitemporalidad
C(t1) C(t2) C(t3) C(t4) C(t5)
t3 t4 t5 t
t1 t2
v v v v v
Iy Iy Iz Iy Iz Iy Iy
Iw Iw Iw
Ix Ix Ix Ix Ix
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 13
14. Información y cambios de
estado
• Preguntas:
• cómo se relaciona con la estructura de la información y
cómo un cambio de estado afecta a la información?.
• Enfoques :
• Información transitoria:
– la característica principal es que la alteración y
borrado de los registros existentes destruyen
físicamente el contenido previo de la información.
– Este tipo de información se encuentra habitualmente
en los entornos operacionales.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 14
15. Información y cambios de
estado
• Información periódica:
– Un registro nunca se borra físicamente ni su
contenido es modificado.
– siempre se añaden nuevos registros para reflejar
actualizaciones o incluso borrados.
– La información periódica, por tanto, contiene un
completo registro de los cambios que han ocurrido.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 15
16. Información y cambios de
estado
• Información tipo “snapshot”:
– Snapshot o fotografía representa una vista estable de
la información tal y como existe en un momento dado
del tiempo.
– Es un tipo especial de información periódica.
– Generalmente los “snapshots”:
• Representan la información en un momento concreto del
pasado, utilizado para reporte no modificables.
• Una serie de “snapshots” tomadas en distintos puntos del
tiempo proporcionar una vista de la historia de los datos.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 16
17. TIPOS DE HISTORIA en la DB
• Historia: se trata de datos históricos almacenados en
tablas de una base de datos relacional.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 17
18. TIPOS DE HISTORIA en la DB
• Historia reconstruible: datos sobre el estado
pasado de algo, obtenidos restaurando un archivo de
backup y aplicando después las transacciones de
actualización capturadas en un archivo de log del DB.
• Requiere la intervención del personal de TI y por tanto no es
en tiempo real.
• Son copias de respaldo periódicas de archivos o bases de
datos y un log de transacciones
• No existen datos históricos recuperables.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 18
19. TIPOS DE HISTORIA en la DB
• Historia consultable: datos sobre el estado pasado
de algo, obtenidos mediante una consulta SQL, sin la
necesidad de restaurar archivos de backup y reaplicar
transacciones capturadas en el archivo de log del DB.
– Este tipo de historia puede ser en tiempo real.
– La historia consultable se almacena como un registro de
eventos(Historia de eventos) o como un registro de estados(
Historia de estados).
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 19
20. TIPOS DE HISTORIA en la DB
Historia de eventos: datos sobre eventos que
han alterado el estado de las cosas.
– Estos datos se capturan como transacciones en
tablas.
– Este método consiste en almacenar el estado inicial
de algo y posteriormente almacenar todas las
transacciones que lo van actualizando.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 20
21. TIPOS DE HISTORIA en la DB
Historia de estados: datos históricos capturados como
copias del estado actual de un objeto, bien periódicamente
o en respuesta a un evento de actualización específico.
– Es un método de gestión de datos temporales que mantiene
todas las inserciones y borrados con sus dos imágenes, anterior
y posterior, para cada modificación.
– Se aplica para todas aquellas datos que tienen estados, es
decir, que pueden cambiar a lo largo del tiempo.
– La historia de estados se puede almacenar bien como
fotografías o como versiones.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 21
22. TIPOS DE HISTORIA en la DB
• Historia fotografiada: conjunto coordinado de
copias en una base de datos relacional.
– Las fotografías (o snapshots) se toman habitualmente
considerando la base de datos completa, o también a veces
incluyendo únicamente un subconjunto de tablas relacionadas
semánticamente.
– los snapshots pierden cualquier actualización que haya sido
sobrescrita por actualizaciones posteriores del mismo dato
realizadas antes de la siguiente fotografía.
– Es una forma poco eficiente de registrar la historia, ya que se
crean copias de todas las filas, hayan cambiado o no.
– Su mejor característica mantener una copia exacta de cómo
estaban los datos en el momento de tomar la fotografía.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 22
23. TIPOS DE HISTORIA en la DB
• Historia versionada: son actualizaciones
lógicas de filas individuales, implementadas sin
sobrescribir datos, “retirando” la versión actual
del objeto y reemplazándola con una nueva
versión que contiene los datos actualizados del
objeto.
• registrar la historia, ya que sólo se crean nuevas
filas cuando ocurre un cambio versionable.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 23
24. METODOS GESTION DEL
TIEMPO
• En estas situaciones, el software no requiere
que los estados anteriores a la actualización se
encuentren disponibles para ser consultados.
Para este tipo de datos y requisitos de software,
la necesidad de los datos históricos es tan poco
• frecuente, que es suficiente la solución de
mantener historia reconstruible.
JOSÉ CUARTAS BASES DE DATOS 24
25. METODOS GESTIÓN DEL
TIEMPO
• Hay diferentes métodos, cada método satisface un
conjunto de requisitos que se dese almacenar en cuanto
a gestión del tiempo.
• Cuando no se requiere que los estados anteriores a la
actualización se encuentren disponibles para ser
consultados.
– la necesidad de los datos históricos es tan poco frecuente, que es
suficiente la solución de mantener historia reconstruible.
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26. METODOS GESTIÓN DEL
TIEMPO
En diferentes soluciones lo único que se necesita conocer en tiempo real es cómo
son las cosas en el momento actual, por consiguiente, no se requiere que los
estados anteriores a la actualización se encuentren disponibles para ser
consultados.
Generalmente se resuelve agregando La columna fx_alta que es la fecha en que
se insertó la fila. Y la columna fx_ult_act, cuyo valor se debe actualizar cada vez
que se actualiza una fila, es la fecha de última actualización de esa fila en
particular.
Tabla Para tener en la cuenta
atributo_PK (Atributo clave primaria)
No se sabe cuántas veces ha cambiado la
atributo_FK (Atributo clave foránea)
atributo fila.
atributo No se tiene conocimiento de qué columna
… o columnas cambiaron en actualizaciones
(Fecha de la inserción
fx_alta de la fila) anteriores.
(Fecha de la última se ha perdido información de la historia
fx_ult_act actualización de la fila)
consultable, se debe usar la historia
reconstruible
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27. METODOS GESTIÓN DEL
TIEMPO
• Es frecuente que se requiera tener una cantidad mínima de historia
disponible en tiempo. La forma más frecuente de hacerlo es implementar un
borrado lógico en lugar de un borrado físico.
– Aunque el borrado lógico se puede realizar de varias formas, es conveniente generar una
nueva columna para la fecha de borrado, fx_baja con dominio de fecha, la cual preserva y no
sobrescribe la información de metadato de fecha de última actualización,.
– Con esta opción no es necesario el indicador de borrado ya que las filas eliminadas con
borrado lógico son aquellas cuya fecha de borrado no es nula
Tabla
atributo_PK
atributo_FK
(Atributo clave primaria) Para tener en la cuenta
(Atributo clave foránea)
atributo • En la actualización, la fila tal como se insertó
atributo originalmente se pierde.
… • Se pierden todas las actualizaciones excepto
(Fecha de la inserción
fx_alta de la fila) la última, incluso es imposible saber si hubo
o no actualizaciones previas.
(Fecha de la última La actualización están sobrescribiendo la
fx_ult_act actualización de la fila) información anterior, manteniendo únicamente
(Fecha del borrado
fx_eliminacion lógico de la fila) el último estado o estado actual de los objetos.
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28. METODOS GESTIÓN DEL
TIEMPO
• Para poder mostrar el estado de cualquier objeto tal como era en cualquier
momento de su vida”, es preciso retener el estado de los objetos antes de su
actualización además del estado posterior a la actualización, es decir, es
preciso mantener la historia de los objetos.
• Puesto que un requisito del modelo de gestión del tiempo dice que debe
permitir dar respuesta a las preguntas en tiempo real
• Para tener en la cuenta
• En las tablas normales las filas representan objetos, en las tablas versionadas
las filas representan versiones de objetos.
• Para un sistema versionado se recomienda implementa un modelo bitemporal
– Manja dos tipos de tiempo, el Tiempo de validez de los datos y el Tiempo de transacción de los
datos.
– Con un modelo bitemporal es posible corregir errores dejando constancia de que así ha sido y
permitiendo por tanto reconstruir la situación de la tabla en cualquier instante del tiempo.
– Este es el enfoque de “preservar la evidencia” en la corrección de errores, que no puede ser
abordado con un modelo unitemporal.
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29. METODOS GESTIÓN DEL
TIEMPO
Tabla Para tener en la cuenta
atributo_PK (Atributo clave primaria) Las fechas de validez:
atributo_FK (Atributo clave foránea) • Fecha de inicio de versión (fx_ver_ini): el instante
atributo
atributo en el que esa versión del objeto comienza a ser la
… versión actualmente en vigor.
Fecha de inicio de • Fecha de fin de versión (fx_ver_fin): el instante en
Fx_ver_inicial versión
el que esa versión del objeto deja de estar en vigor.
Fx_ver_final Fecha de fin de versión Las fechas que tiempo de transacción
(Fecha de la inserción
fx_alta de la fila)
• Fecha de creación (fx_alta): el instante en el que
esa fila fue físicamente insertada en la tabla.
(Fecha de la última • Fecha de borrado lógico (fx_baja): el instante en
fx_ult_act actualización de la fila) el que esa fila deja de considerarse válida.
(Fecha del borrado
fx_eliminacion lógico de la fila)
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30. Para tener en la cuenta
• Las bases de datos temporales y en muchos casos las
tablas bitemporales aunque al parecer conceptualmente
solo es agregar atributos de tiempo de validez y tiempo
de transacción, se debe tener en la cuenta lo siguiente:
• Las restricciones de integridad necesitan desarrollos extras como
procedimientos almacenados para verificar las restricciones temporales.
• Para la consulta se necesitan operadores temporales con el fin de
facilitar la gestión de los datos temporales, esto operadores deben
permitir la granularidad en la consulta, lo cual es la precisión con la que
se representa la información variante en el tiempo .
• Se debe agregan al modelo ER la expresividad necesaria para
representar la semántica de la información que varía con el tiempo.
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