Una base de datos relacional sigue el modelo relacional propuesto por Edgar Codd en 1970, el cual permite establecer relaciones entre datos almacenados en tablas. Las bases de datos no relacionales (NoSQL) intentan solventar las limitaciones del modelo relacional para entornos con grandes cantidades de datos, especialmente en su capacidad de escalar. Existen diferentes tipos de bases de datos NoSQL como las orientadas a documentos, clave-valor, columna o grafos.
Universidad Politécnica Territorial de Valencia
Programa nacional de formación en Informática
Unidad Curricular: Bases de Datos.
Unidad I: Fundamentos de bases de datos
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Programa nacional de formación en Informática
Unidad Curricular: Bases de Datos.
Unidad I: Fundamentos de bases de datos
También conocido como no sólo sql (Not only sql) es una amplia clase de sistemas de gestión de datos, caracterizado por no usar SQL como el principal lenguaje de consultas. Capaz de almacenar grandes cantidades de datos facilitando un crecimiento horizontal, enfocándose en rendimiento más que en consistencia.
“NoSQL realmente es NoREL, es decir, Base de Datos No-Relacional”
SISTEMA GESTOR DE BASES DE DATOS (SGBS)
ARQUITECTURA DE LAS BASES DE DATOS
ANÁLISIS DE LA INDEPENDENCIA LÓGICA/FÍSICA DE DATOS EN UN SISTEMA DE BASES DE DATOS
USUARIOS Y ADMINISTRADOR DE BASES DE DATOS
MODELOS DE BASES DE DATOS
HISTORIA DEL JDBC
JDBC existe desde 1996, y fue incluido desde la versión 1.1 de Java Development Kit por JavaSoft, aunque también se hizo disponible para usarse con JDK 1.02. El problema de usar JDBC con el JDK 1.02 es que los usuarios comunes tenían que agregar a su maquina virtual de Java las clases que implementan JDBC, lo cual era muy engorroso y difícil. Es por esto que desde la versión de JDK 1.1, JDBC viene incluido como el paquete java.sql.
Java en un principio era visto como un lenguaje para poner animaciones en Internet, la información que presentaba no era persistente, así que no era apto para aplicaciones de negocios o industriales, que requerían la capacidad de acceder a información almacenada en Sistemas Gestionadores de Bases de Datos (DBMS).
Era además necesario crear una forma sencilla de acceder a bases de datos usando Java, pues de otra manera se dejaría al desarrollador con la tarea de implementar llamadas de bajo nivel al DBMS.
En ese entonces Java era un lenguaje que prometía independencia de plataformas, lo cual lo hacia un ambiente muy atractivo para crear todo tipo de aplicaciones, y el acceso a Base de Datos se convertía cada vez más en una necesidad que un lujo.
La gente en JavaSoft se preguntó como atraer a los programadores y a las empresas a invertir su dinero y su tiempo en JDBC. Es por esto que decidieron crear ventajas competitivas en su producto, mejorando cada vez mas la interface de JDBC para que:
1. Los programadores pudieran sentirse como si usaran solamente Java, permitiéndoles una forma sencilla de uso del DBMS.
2. Los programadores se sintieran en contacto directo con el DBMS y no con un socket o un proceso en cualquier maquina.
3. La comunicación con la base de datos fuera fácil de programar. Esto es, que las empresas que quisieran hacer controladores JDBC para comunicarse con sus productos lo pudieran hacer en forma sencilla.
4. Fuese flexible, para aceptar configuraciones diferentes de conectividad. Osea, que la misma aplicación del desarrollador pudiese acceder a varios DBMS a la vez, tal vez hasta en varios hilos simultáneos.
JDBC vs. ODBC
ODBC (Open DataBase Connectivity: Conectividad abierta de Base de Datos) es la interface para conectarse con BD’s relacionales más usada por los programadores de aplicaciones.
Tal vez nos estemos preguntando porque se desarrolló JDBC si ya existía una interface popular que supuestamente hace lo mismo. La respuesta es que se usa JDBC por diferentes razones:
• ODBC usa una interface escrita en lenguaje de programación C. Por lo tanto hace que no sea portable.
• ODBC se ha de instalar manualmente en cada maquina, en cambio los drivers de JDBC como están escritos en JAVA son automáticamente instalables, portables y seguros.
Hay que decir también, que existen drivers puente entre JDBC-ODBC, los cuales traducen las llamadas de JDBC a ODBC permitiendo comunicarse con distintas BD propietarias
También conocido como no sólo sql (Not only sql) es una amplia clase de sistemas de gestión de datos, caracterizado por no usar SQL como el principal lenguaje de consultas. Capaz de almacenar grandes cantidades de datos facilitando un crecimiento horizontal, enfocándose en rendimiento más que en consistencia.
“NoSQL realmente es NoREL, es decir, Base de Datos No-Relacional”
SISTEMA GESTOR DE BASES DE DATOS (SGBS)
ARQUITECTURA DE LAS BASES DE DATOS
ANÁLISIS DE LA INDEPENDENCIA LÓGICA/FÍSICA DE DATOS EN UN SISTEMA DE BASES DE DATOS
USUARIOS Y ADMINISTRADOR DE BASES DE DATOS
MODELOS DE BASES DE DATOS
HISTORIA DEL JDBC
JDBC existe desde 1996, y fue incluido desde la versión 1.1 de Java Development Kit por JavaSoft, aunque también se hizo disponible para usarse con JDK 1.02. El problema de usar JDBC con el JDK 1.02 es que los usuarios comunes tenían que agregar a su maquina virtual de Java las clases que implementan JDBC, lo cual era muy engorroso y difícil. Es por esto que desde la versión de JDK 1.1, JDBC viene incluido como el paquete java.sql.
Java en un principio era visto como un lenguaje para poner animaciones en Internet, la información que presentaba no era persistente, así que no era apto para aplicaciones de negocios o industriales, que requerían la capacidad de acceder a información almacenada en Sistemas Gestionadores de Bases de Datos (DBMS).
Era además necesario crear una forma sencilla de acceder a bases de datos usando Java, pues de otra manera se dejaría al desarrollador con la tarea de implementar llamadas de bajo nivel al DBMS.
En ese entonces Java era un lenguaje que prometía independencia de plataformas, lo cual lo hacia un ambiente muy atractivo para crear todo tipo de aplicaciones, y el acceso a Base de Datos se convertía cada vez más en una necesidad que un lujo.
La gente en JavaSoft se preguntó como atraer a los programadores y a las empresas a invertir su dinero y su tiempo en JDBC. Es por esto que decidieron crear ventajas competitivas en su producto, mejorando cada vez mas la interface de JDBC para que:
1. Los programadores pudieran sentirse como si usaran solamente Java, permitiéndoles una forma sencilla de uso del DBMS.
2. Los programadores se sintieran en contacto directo con el DBMS y no con un socket o un proceso en cualquier maquina.
3. La comunicación con la base de datos fuera fácil de programar. Esto es, que las empresas que quisieran hacer controladores JDBC para comunicarse con sus productos lo pudieran hacer en forma sencilla.
4. Fuese flexible, para aceptar configuraciones diferentes de conectividad. Osea, que la misma aplicación del desarrollador pudiese acceder a varios DBMS a la vez, tal vez hasta en varios hilos simultáneos.
JDBC vs. ODBC
ODBC (Open DataBase Connectivity: Conectividad abierta de Base de Datos) es la interface para conectarse con BD’s relacionales más usada por los programadores de aplicaciones.
Tal vez nos estemos preguntando porque se desarrolló JDBC si ya existía una interface popular que supuestamente hace lo mismo. La respuesta es que se usa JDBC por diferentes razones:
• ODBC usa una interface escrita en lenguaje de programación C. Por lo tanto hace que no sea portable.
• ODBC se ha de instalar manualmente en cada maquina, en cambio los drivers de JDBC como están escritos en JAVA son automáticamente instalables, portables y seguros.
Hay que decir también, que existen drivers puente entre JDBC-ODBC, los cuales traducen las llamadas de JDBC a ODBC permitiendo comunicarse con distintas BD propietarias
The NoSQL movement has introduced four new database architectural patterns that complement, but not replace, traditional relational and analytical databases. This presentation will introduce these four patterns and discuss their relative strengths and weaknesses for solving a variety of business problems. These problems include Big Data (scalability), search, high availability and agility. For each type of problem we look at how NoSQL databases take different approaches to solving these problems and how you can use this knowledge to find the right database architecture for your business challenges.
Presentación utilizada por D. Mario Iñiguez, Adamantas Analytics, en la jornada “Las tecnologías Big Data al servicio de la sociedad” celebrada el 9 de junio de 2016 en el campus de San Sebastián de la Universidad de Deusto.
Modelos de datos relacionales y no relacionalesBEEVA_es
El modelo de datos es el modelo a través del cual percibimos y organizamos nuestros datos. Centrándonos en Bases de Datos, un Modelo de Datos indica cómo interactuamos con los datos almacenados en nuestras Bases de datos.
Les presento una síntesis para comprender que son y en que se diferencian las bases de datos SQL y NoSQL ¿Puede un especialista en Informática Médica ignorar el estándar SQL?
a. ¿Qué es una base de datos?
b. ¿Qué es una base de datos de tipo SQL?
c. ¿Qué es una base de datos No- SQL?
d. Bases de datos más populares (incluir diferenciales de cada una y sus ventajas sobre otras bases de datos):
i. SQL Server.
ii. Oracle.
iii. Mongo DB.
iv. Oracle NoSQL.
v. Cassandra.
Conceptos y definiciones. Tipos de Bases de Datos. Bases de Datos Convencionales. Bases de Datos Relaciónales. Bases de Datos disponibles y utilizados actualmente.
Today is Pentecost. Who is it that is here in front of you? (Wang Omma.) Jesus Christ and the substantial Holy Spirit, the only Begotten Daughter, Wang Omma, are both here. I am here because of Jesus's hope. Having no recourse but to go to the cross, he promised to return. Christianity began with the apostles, with their resurrection through the Holy Spirit at Pentecost.
Hoy es Pentecostés. ¿Quién es el que está aquí frente a vosotros? (Wang Omma.) Jesucristo y el Espíritu Santo sustancial, la única Hija Unigénita, Wang Omma, están ambos aquí. Estoy aquí por la esperanza de Jesús. No teniendo más remedio que ir a la cruz, prometió regresar. El cristianismo comenzó con los apóstoles, con su resurrección por medio del Espíritu Santo en Pentecostés.
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA, crea y desarrolla ACERTIJO: «CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS». Esta actividad de aprendizaje lúdico que implica de cálculo aritmético y motricidad fina, promueve los pensamientos lógico y creativo; ya que contempla procesos mentales de: PERCEPCIÓN, ATENCIÓN, MEMORIA, IMAGINACIÓN, PERSPICACIA, LÓGICA LINGUISTICA, VISO-ESPACIAL, INFERENCIA, ETCÉTERA. Didácticamente, es una actividad de aprendizaje transversal que integra áreas de: Matemáticas, Neurociencias, Arte, Lenguaje y comunicación, etcétera.
Las capacidades sociomotrices son las que hacen posible que el individuo se pueda desenvolver socialmente de acuerdo a la actuación motriz propias de cada edad evolutiva del individuo; Martha Castañer las clasifica en: Interacción y comunicación, introyección, emoción y expresión, creatividad e imaginación.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Diferencias entre base de datos relacional y no relacional
1. Base de datos relacional
Una Base de Datos Relacional, es una base de datos que cumple con el modelo
relacional, el cual es el modelo más utilizado en la actualidad para implementar
bases de datos ya planificadas. Permiten establecer interconexiones (relaciones)
entre los datos (que están guardados en tablas), y a través de dichas conexiones
relacionar los datos de ambas tablas, de ahí proviene su nombre: "Modelo
Relacional". Tras ser postuladas sus bases en 1970 por Edgar Frank Codd, de
los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un
nuevo paradigma en los modelos de base de datos.1
Características
Una Base de Datos se compone de varias tablas o relaciones.
No pueden existir dos tablas con el mismo nombre ni registro.
Cada tabla es a su vez un conjunto de registros (filas y columnas).
La relación entre una tabla padre y un hijo se lleva a cabo por medio de las claves
primarias y ajenas (o foráneas).
Las claves primarias son la clave principal de un registro dentro de una tabla y
éstas deben cumplir con la integridad de datos.
Las claves ajenas se colocan en la tabla hija, contienen el mismo valor que la
clave primaria del registro padre; por medio de éstas se hacen las formas
relacionales
Base de datos no relacional (NO SQL)
Originalmente el término NoSQL, que fue acuñado en 1998, se refería a una base
de datos relacional de código abierto que no usaba un lenguaje de consultas SQL
(Structured Query Language).
Hasta 2009 estas cinco letras cayeron en el olvido, pero fue Johan Oskarsson,
entonces empleado de Last.fm, quien organizó un evento para tratar las bases de
datos distribuidas de código abierto no relacionales, llamándolas “NOSQL”, Not-
Only SQL.
Las características comunes entre todas las implementaciones de bases de datos
distribuidas no relacionales, propietarias o no, suelen ser las siguientes:
2. Consistencia Eventual: No se implementan mecanismos rígidos de
consistencia como los presentes en las bases de datos relacionales, donde
la confirmación de un cambio implica una comunicación del mismo a todos
los nodos que lo repliquen. Esta flexibilidad hace que la consistencia se dé,
eventualmente, cuando no se hayan modificado los datos durante un
periodo de tiempo. Esto se conoce también como BASE (Basically
Available Soft-state Eventual Consistency, o coherencia eventual flexible
básicamente disponible), en contraposición a ACID, su analogía en las
bases de datos relacionales.
Estructura distribuida: Generalmente se distribuyen los datos mediante
mecanismos de tablas de hash distribuidas (DHT) ya que realmente se
trata, según las distintas implementaciones, de redes p2p.
Escalabilidad horizontal: La implementación típica se realiza en muchos
nodos de capacidad de procesado limitado, en vez de utilizar grandes
Mainframes.
Tolerancia a fallos y Redundancia.
De entre todas las implementaciones de bases de datos NoSQL, hay muchas que
no utilizan el lenguaje de consultas SQL (por ejemplo, MongoDB usa JSON), pero
hay algunas que siguen usándolo, como por ejemplo BigTable (GQL), que lo ha
transformado manteniendo su estructura básica.
Definitivamente, con el término NoSQL nos referimos a una multitud de bases de
datos que intentan solventar las limitaciones que el modelo relacional se
encuentra en entornos de almacenamiento masivo de datos, y concretamente en
las que tiene en el momento de escalar, donde es necesario disponer de
servidores muy potentes y de balanceo de carga.
BASE DE DATOS NOSQL O BASES DE DATOS SQL
Desde hace ya sus muchos años las bases de datos relacionales han gobernado
el mundo de los datos. Estas, como bien sabe y ha sufrido todo estudiante de
ingeniería informática, normalización va normalización viene, se basan en el
modelo relacional, aquel que el gran Codd creara en los 1970. Pero en los últimos
años, una visión alternativa ha vuelto a ponerse de moda: las bases de datos NO
SQL (no relacionales).
Digo que las bases de datos NO SQL han vuelto porque los antiguos del lugar
recordarán que hace ya sus años había populares bases de datos no
relacionales, como las del modelo CODASYL o las jerárquicas (mucho más
antiguas que las ahora modernas MongoDB, CouchDB, BigTable, etc).
Y no puedo evitar poner aquí eleste comentario: parece que toda moda vuelve,
siempre volvemos a poner de moda cosas de hace años con nuevos nombres,
vuelven las bases de datos NO SQL, las no relacionales, vuelven los lenguajes
funcionales, etc.
3. También aclarar en este punto que se utiliza, y yo también utilizaré, el término
bases de datos NO SQL de manera poco rigurosa, cuando se dice bases de datos
NO SQL realmente lo que se intenta decir es que son BBDD que no utilizan el
modelo relacional (ojo, el modelo relacional, no que no usan el entidad-relación,
como he leído por ahí, no mezclemos). Pero no hay que olvidar que SQL es sólo
un lenguaje típicamente usado para tratar con el modelo relacional de las BBDD.
Los principales argumentos a favor de las bases de datos NO SQL,
los argumentos anti modelo relacional
Supongo que no serán los únicos, y que en este tema, como en todo, no hay una
única respuesta, pero el argumento que yo más escucho a favor de las bases de
datos NO SQL, contra las bases de datos relacionales, es el siguiente: Los “join”
de las bases de datos relacionales ralentizan el sistema. Aquí te dejo algunas
referencias con este argumento: una de slashdot, un debate en stackoverflow, y
alguna más.
Conviene decir que esto de ralentización aplicaría cuando millones de usuarios
hacen búsquedas en tablas con millones de filas, como es el caso de Google o
Amazon, que por ello desarrollaron sus propias bases de datos NO SQL.
Luego hay otras críticas, como la de la difícil correlación, los mapeos, del modelo
relacional con estructuras de datos jerárquicas, como XML, o con diseños de
clases complejos.
Los principales argumentos en contra de las bases de datos NO
SQL
Para los defensores de las bases de datos relacionales, los SGBDs potentes,
como Oracle, son lo suficientemente potentes para optimizar “joins” complejos. Y
como prueba, los bancos realizan miles de consultas, con miles de usuarios, y
sobreviven utilizando SQL.
Quien defiende el uso de bases de datos SQL, las relacionales de toda la vida,
argumentan que “es raro es que vayas a necesitar bases de datos NO SQL, no
vas a construir un Google”.
Luego hay otros argumentos, como que prácticamente toda estructura de datos
(como las de los XML y demás) se puede mapear al sistema relacional. Hay quien
se atreve a decir que el problema viene de no entender el SQL.
4. Un Modelo de Datos No Relacional
Se identifica por reunir las siguientes características:
• No utilizan un Modelo de Datos Relacional
• Están diseñados para ejecutarse de manera eficiente en Clusters
• Son generalmente OpenSource
• Carecen de esquema, lo que permite añadir campos libremente sin tener que
definir Ni modificar previamente la estructura; lo cual es muy útil cuando
trabajamos con datos no uniformes o cambiantes en el tiempo
Los modelos de datos No Relacionales, se conocen también como NoSQL.
No existe una única solución No Relacional (o NoSQL) y cada una de ellas
plantea su propio Modelo de Datos, junto con sus ventajas e inconvenientes.
Pueden dividirse en cuatro categorías principales:
• Orientados a Clave/Valor
• Orientados a Documentos
• Orientados a Columna
• Orientados a Grafos
De entre estos modelos, los tres primeros comparten la característica común de
estar orientados a ‘Conjuntos’ (‘Aggregate’ en inglés) que se definen Como: “Una
colección de objetos o atributos relacionados bajo una clave única, los cuales
interesa tratar como una unidad lógica e independiente