1. Bases de Datos
Conceptos Básicos
.

2. ¿Qué es Dato?
¿Qué es Información?
¿Qué es una Base de Datos?
¿Qué es un SMBD?
• Representación
92003206
• Indivisible
• Independiente
• Abstracto
• Hechos
• Ideas
• Conceptos sin evaluar
… su importancia depende del contexto!
Bases de Datos
Conceptos
.
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3. ¿Qué es Dato?
¿Qué es Información?
¿Qué es una Base de Datos?
¿Qué es un SMBD?
No. Folio??
92003206
Contraseña??
René Villeda
56581111
No. Cuenta??
Edif. 30 Depto 3
No. Registro??
¡Contexto!
… que sea importante y relevante para un
objetivo!
Bases de Datos
Conceptos
.
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4. ¿Qué es una Base de Datos?
Conjunto de datos que pertenecen al mismo
contexto almacenados sistemáticamente para su uso posterior
A
C
B
D
Datos interrelacionados que modelan una realidad
Bases de Datos
Conceptos
.
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5. ¿Qué es un SMBD?
Es un conjunto de programas que nos permiten
realizar en una base de datos las siguientes operaciones:
• Definir
¿?
• Crear
• Organizar
• Relacionar
• Estructurar
• Accessar
Bases de Datos
Conceptos
• Manejar
.
• Consultar
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6.  Historia
 Propósitos de los SMBD
 Ventajas
Modelos
• Principios
• 50´s
• Sistemas manejadores de
archivos
• 60´s
• Bases de datos jerárquicas
• 70´s
• Bases de datos de red
• 80´s
• Bases de datos relacionales
• 90´s
• Bases de datos OO
Bases de Datos
Motivación
.
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7. Propósito de los SMBD
Definición: Software que controla la organización, almacenamiento,
recuperación, seguridad, integridad, explotación y manejo de los datos en
una base de datos.
Propósito: Brindar al usuario una interacción con la base de datos,
dependiendo del nivel de abstracción requerido por este.
Bases de Datos
Motivación
.
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8. Ventajas
Redundancia
A, B, C
100 kb
A, B, C
A, B, C
A, B, C
A, B, C
200 kb
La misma información
100 kb
Bases de Datos
Motivación
.
8

9. Ventajas
Dificultad de acceso
A, B, C
Archivos de texto
Distintos formatos de archivos
=
Diferentes formas de acceso
“#$X0, []°@b, *}
Archivos binarios
Bases de Datos
Motivación
.
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10.  Ventajas
Consistencia
A, B, C
A, #$R%>, C
Archivos de texto
Se corrompe
fácilmente!!
Bases de Datos
Motivación
.
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11. Ventajas
Integridad
A, B, C
A, #$R%>, C
Archivos de texto
Se corrompe
fácilmente!!
Bases de Datos
Motivación
.
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12. Ventajas
Atomicidad
SELECT campo FROM a;
SELECT campo FROM a;
SELECT campo FROM b;
INSERT campo INTO c;
INSERT campo FROM
DELETEcampo INTO c; a;
Unidad
Lógica
DELETE campo FROM a;
Bases de Datos
Motivación
.
12

13. Ventajas
Concurrencia
SELECT a, b, c
FROM r
Success!
A, B, C
INSERT d INTO r
Bases de Datos
Motivación
.
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14. Ventajas
Seguridad
Datos
secretos
SELECT a, b, c
FROM cuenta
Failure!
Success!
INSERT d INTO r
Bases de Datos
Motivación
.
14

15. Ventajas
Seguridad
El SMBD se encarga de:
• SEGURIDAD en el acceso a los datos
• NO en la seguridad del acceso al
hardware ni al sistema anfitrión
Bases de Datos
Motivación
.
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16.  Arquitectura de 3 niveles
 Físico (interno)
 Conceptual (lógico)
 De vista (externo)
Diferentes
niveles de
abstracción!
Diferentes
usuarios
Bases de Datos
Arquitectura
.
16

17. .
17

18.  Arquitectura de 3 niveles
 Físico (interno)
 Conceptual (lógico)
 De vista (externo)
NIVEL FISICO
Se describe la estructura física de la base de datos
mediante un esquema interno. Este esquema se
especifica mediante un modelo físico y describe todos
los detalles para el almacenamiento de la base de datos,
así como los métodos de acceso.
Bases de Datos
Arquitectura
.
18

19.  Arquitectura de 3 niveles
 Físico (interno)
 Conceptual (lógico)
 De vista (externo)
NIVEL CONCEPTUAL
Es aquel en el que se definen las estructuras
de almacenamiento y las relaciones que se darán entre
ellas. Este esquema oculta los detalles de las
estructuras de almacenamiento y se concentra en
describir entidades, atributos, relaciones, operaciones
de los usuarios y restricciones
Bases de Datos
Arquitectura
.
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20.  Arquitectura de 3 niveles
 Físico (interno)
 Conceptual (lógico)
 De vista (externo)
NIVEL EXTERNO (vistas)
Puede definirse como la forma en que el usuario
aprecia la información y sus relaciones. Cada
esquema externo describe la parte de la base de
datos que interesa a un grupo de usuarios
determinado y oculta a ese grupo el resto de la
base de datos.
Bases de Datos
Arquitectura
.
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21.  Elementos dentro de un SMBD
Totalmente abstractos
 Datos:
 Hardware
 Software:
Sistema Manejador de Bases de Datos + herramientas de desarrollo
• Lenguaje de Definición de Datos (DDL)
• Lenguaje de Manipulación de Datos (DML)
• Procedurales (¿Qué y cómo?)
• No procedurales (¿Qué?)
• Lenguaje de Control de Datos (DCL)
 Usuarios:
1. Usuarios finales.
•
Programadores de aplicaciones.
1. Administrador de la Base de Datos
.
21

22.  Independencia de datos
 Independencia lógica
 Independencia física
• Ocurre cuando se modifica el esquema conceptual sin afectar al resto
de los esquemas.
• Básicamente se modifica el esquema conceptual cuando cambian
las características de los datos a almacenar
Bases de Datos
Independencia de datos
.
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23.  Independencia de datos
 Independencia lógica
 Independencia física
• Esta se presenta cuando es posible la modificación del
esquema físico sin afectar a los esquemas restantes.
•Las principales razones para llevar a cabo una modificación del
esquema físico serán un ajuste en el hardware de almacenamiento
o una redistribución de los datos en el.
Bases de Datos
Independencia de datos
.
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24.  Modelos de datos
 Definición
 Características
 Tipos / clasificación
Colección de herramientas conceptuales
para describir datos, relaciones entre
ellos, su semántica y restricciones de
consistencia.
No son elementos físicos: son abstracciones
que permiten la implementación eficiente de
una base de datos
Bases de Datos
Modelos de datos
.
24

25.  Modelos de datos
 Definición
 Características
 Tipos / clasificación
Describen
• La estructura de los datos
• Formas de acceso a los datos
• Comportamiento
Bases de Datos
Modelos de datos
.
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26.  Modelos de datos
 Definición
 Características
 Tipos / clasificación
• Modelos basados en registros
• Modelos basados en objetos
• Modelos físicos
Bases de Datos
Modelos de datos
.
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27.  Modelos de datos
 Tipos / clasificación
 Basados en registros
 Basados en objetos
Jerárquico
• Almacenan su información
en una estructura jerárquica
• Los datos se organizan en
una forma similar a un árbol
(visto al revés)
• El contenido de un registro
específico puede repetirse
en varios sitios ⇒ una
inconsistencia de datos
Bases de Datos
Modelos de datos
.
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28.  Modelos de datos
 Tipos / clasificación
 Basados en registros
 Basados en objetos
De Red
• Representa los datos mediante
colecciones de registros
y sus relaciones se representan
por medio de ligas
• Se permite que un mismo nodo
tenga varios padres
• Ofrecía una solución eficiente
al problema de redundancia de
datos
Bases de Datos
Modelos de datos
.
28

29.  Modelos de datos
 Tipos / clasificación
 Basados en registros
 Basados en objetos
Relacional
• Fundamentos Matemáticos.
• Los datos están estructurados
a nivel lógico como tablas
formadas por filas y columnas.
• Concepto fundamental:
Relación
• Alto nivel de abstracción
Dr. Edgar F. "Ted" Codd Junio 1970
“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks ”
Bases de Datos
Modelos de datos
.
29

30.  Modelos de datos
 Tipos / clasificación
 Basados en registros
 Basados en objetos
Entidad - Relación
• Percepción de un mundo
real. Entidades y relaciones.
• Entidades: descritas por
un conjunto de atributos
• Relaciones: Asociación
entre entidades
Dr. Peter Pin-Shan Chen Marzo 1976
“The Entity-Relationship Model--Toward a Unified View of Data”
Bases de Datos
Modelos de datos
.
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31.  Modelos de datos
 Tipos / clasificación
 Basados en registros
 Basados en objetos
Orientado a Objetos
• Soporta el paradigma orientado a
objetos almacenando datos y
métodos
Articulo (inicial??)
• Flexibilidad, y soporte para el
manejo de tipos de datos complejos
• “Development of an
object-oriented DBMS”
D. Maier, J. Stein, A. Otis,
A. Purdy 1986
• Manipula datos complejos en forma
rápida y ágilmente
Bases de Datos
Modelos de datos
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32.  Conclusiones
• Las bases de datos están presentes en muchos aspectos
• Su desarrollo ha sido en paralelo con las necesidades de
información por parte de los distintos usuarios (datamining,
datawarehouse)
• Su nivel de abstracción también ha evolucionado con
estos últimos
• Nuevas formas de representar información:
• Datos semi-estructurados
Bases de Datos
Conclusiones
.
32