Este documento describe características y tipos de bases de datos. Explica que una base de datos es un contenedor que permite almacenar información de forma ordenada con diferentes propósitos. Describe dos tipos principales de bases de datos: OLTP, que almacena información que se modifica en tiempo real, y OLAP, que almacena información para análisis. También describe características como HADR, PureScale, DPF y Table Partitioning, las cuales mejoran el rendimiento, escalabilidad y disponibilidad de las bases de datos.

2. CARACTERÍSTICAS Y TIPOS DE BASES DE
DATOS
Durante las décadas de los 60 y 70 surge el
concepto de las bases de datos; sin embargo, el
objetivo principal siempre ha sido la
administración óptima de la información y el uso
que se le puede dar a la misma. Hoy, las
necesidades de las empresas han cambiado y la
necesidad de interactuar con diversas fuentes de
información ha desafiado a las bases de datos. Lo
anterior ha provocado que los volúmenes de
información sean mayores, su formato muy diverso
lo que incrementa así los tiempos de respuesta para
analizar la información y tomar decisiones.

3. ¿QUÉ ES UNA BASE DE DATOS?
De una manera simple, es un contenedor que permite la
información de forma ordenada con diferentes propósitos
y usos. Por ejemplo, en una base de datos se puede
almacenar información de diferentes departamentos
(Ventas, Recursos Humanos, Inventarios, entre otros). El
almacenamiento de la información por sí sola no tiene un
valor, pero si combinamos o relacionamos la información
con diferentes departamentos nos puede dar valor. Por
ejemplo, combinar la información de las ventas del mes de
junio del 2014 para el producto ‘X’ en la zona norte nos da
un indicativo del comportamiento de las ventas en un
periodo de tiempo.

4. Tipos de bases de datos
Existen muchas empresas con diferentes giros y dependiendo del
giro será el tipo de procesamiento que se le dará a la información,
esto determinará el tipo de base de datos a utilizar. Existen
diferentes tipos de bases de datos pero las más comunes son las
OLTP y OLAP. Las bases de datos de tipo OLTP (On Line
Transaction Processing) también son llamadas bases de datos
dinámicas lo que significa que la información se modifica en tiempo
real, es decir, se insertan, se eliminan, se modifican y se consultan
datos en línea durante la operación del sistema. Un ejemplo es el
sistema de un supermercado donde se van registrando cada uno de
los artículos que el cliente está comprando y a su vez el sistema va
actualizando el Inventario. Las bases de datos de tipo OLAP (On
Line Analytical Processing) también son llamadas bases de datos
estáticas lo que significa que la información en tiempo real no es
afectada, es decir, no se insertan, no se eliminan y tampoco se
modifican datos; solo se realizan consultas sobre los datos ya
existentes para el análisis y toma de decisiones.

5. Este tipo de bases de datos son implementadas en
Business Intelligence para mejorar el desempeño de las
consultas con grandes volúmenes de información.

6. Tipo de información que se puede almacenar
Cuando surgen las bases de datos el tipo de información
que se podía almacenar era de tipo estructurada. La
información es almacenada en un objeto llamado “Tabla”
la cual nos permite organizar la información. Por ejemplo,
la tabla de “Empleados” contiene información relacionada
al #Empleado, Nombre, Apellido, #Seguro Social, etc.
Cada uno de estos elementos en una base de datos recibe
el nombre de “Campo” y el conjunto de estos elementos
recibe el nombre de “Registro” (También llamado
Columna y Renglón, Hilera o Fila).

7. ¿Qué es HADR?
Sus siglas en inglés significan High Availability Disaster Recovery. Es
una característica de replicación de datos que brinda una solución
de Alta Disponibilidad cuando surge una falla parcial o total en uno
de los servidores principales. Es una solución que soporta un
Servidor como Primario y hasta tres Servidores como Secundarios.
Si el servidor primario falla, uno de los servidores secundarios
tomará el control y pasará a ser ahora el servidor primario. La
replicación de la información se hace a través de los archivos log de
transacciones.
Ventajas
Minimiza el impacto de interrupciones planeada y no planeadas.
Permite la actualización del software sin interrumpir la operación.
Para el aplicativo es transparente, no se requiere modificar la
aplicación.
No se requiere Hardware especializado.
Fácil administración y configuración.

9. ¿Qué es PureScale?
Es una arquitectura basada en Clúster. Un Clúster es un conjunto de
varios ordenadores unidos por una red de alta velocidad, de tal forma que
es visto como un solo computador más potente. Es una característica de
DB2 que reduce el riesgo y los costos del crecimiento del negocio al
proporcionar capacidad extrema, disponibilidad continua y transparente
para el aplicativo. Capacidad extrema significa que puede crecer su
sistema como sea necesario.
Ventajas
Evitar riesgos y costos en cambios a la aplicación.
Diseñado para sistemas que requieren de disponibilidad continua (24x7).
Si uno o varios miembros fallan la transacción y operación del sistema
continua.
Utiliza la misma arquitectura del indiscutible estándar de Oro, los
Sistemas Z.
Agregar o quitar miembros de una manera fácil.
No se requiere tunear la infraestructura de la base de datos.
Balanceo automático de cargas de trabajo.
Construido y disponible en Power Systems y servidores System x.
El núcleo del sistema es una arquitectura de disco compartido

11. ¿Qué es DPF (Data Partitioning Feature)?
Es una característica de DB2, la cual permite hacer el
particionamiento de base de datos. Con esta característica
se mejora el desempeño y la escalabilidad de grandes bases
de datos. Cuando existen grandes volúmenes de
información en una base de datos, esta es una de las
soluciones a implementar. Cada partición de base de datos
tiene su propio conjunto de recursos informáticos
incluyendo CPU, Memoria y unidades de almacenamiento.
En un ambiente DPF los registros de cada tabla son
distribuidos en las diferentes particiones (DB2 utiliza un
algoritmo para determinar en qué partición deberá estar la
información). DPF es una característica de escalabilidad.

13. ¿Qué es Table Partitioning?
Es el mismo concepto que DPF
solo que esto aplica para tablas
dentro de una base de datos, es
decir, es el particionamiento de
los datos de una tabla en un
subconjunto de datos. En la
mayoría de los casos las bases de
datos conservan información de
muchos años atrás (históricos) lo
que provoca que al ejecutar
consultas sobre esa tabla el
desempeño se vea afectado y el
consumo de los recursos sea
mucho mayor.