Este documento presenta una introducción a las bases de datos relacionales. Explica brevemente la historia desde ENIAC hasta los modelos relacionales de Edgar Codd. Luego describe conceptos básicos como tablas, filas, columnas, conjuntos y relaciones. Finalmente, introduce las sentencias DML para manipular datos y DDL para definir la estructura de la base de datos.
Administración de base de datos oracle - sesion 13Sefira111
Conocer el utilitario Export
Conocer el utilitario Import
Usos del Export e Import
Modos de Export
Usando el Export e Import
Consideraciones en el Import
Administración de base de datos oracle - sesion 11Sefira111
Administrando Tablas, Índices y Restricciones
Tipos de datos oracle,
Definición de columnas: Nombre, Tipo de Dato, Nulidad, Valor por Defecto.
Tipo de tabla.
Utilización del espacio en los bloques de datos.
Ubicación de la tabla.
Opción de Logging (Redo Log Buffer).
Tamaño estimado.
Prot. 2786 15 pl 060-2015 - institui o programa de recuperação fiscal de vi...Claudio Figueiredo
PL institui o Programa de Recuperação Fiscal de Vila Velha (REVIVE III), destinado a promover a regularização de créditos tributários e não tributários do Município, decorrente de pessoas físicas ou jurídicas.
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(85) 8822-2232 - Oi
Geilton Morais
Petabytes De Informacion Repensando El Modelamiento De DatosEQ SOFT EIRL
Esta presentación da un inicio a las bases de datos orientadas a columnas, esta nueva generación de bases de datos muy utilizada en ambientes de miles de millones de datos como lo son los entornos de Business Intelligence e indexadores de data "sin forma" como Google y Yahoo.
Introducción a Microsoft Azure SQL Data WarehouseJoseph Lopez
El nuevo Microsoft Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) es un versátil servicio de almacén de datos que provee una solución Massively Parallel Processing (MPP) para "Big data" con verdaderas características de alta infraestructura empresarial. El servicio SQL DW está construido para la carga de datos en ejecución de unos cien gigabytes hasta petabytes de datos con características únicas como cálculo desagregado, permitiendo así que los clientes sean capaces de utilizar el servicio para satisfacer sus necesidades de almacenamiento. En la presente exposición les mostrare una mirada en profundidad de este nuevo servicio de Azure como la implementación, el escalamiento elástico (Grow, Shrink, y Pause), y las nubes de datos híbrida con integración de Hadoop a través Polybase permitiendo una verdadera experiencia de SQL a través de datos estructurados y no estructurados.
En un track de motor relacional una sesión NoSQL puede resultar extraña. En esta sesión mostraremos cómo funcionan
estas tecnologías con dos aproximaciones diferentes: almacenamiento clave-valor en la nube (Azure) y almacenamiento
orientado a documento (MongoDB). Evaluaremos y debatiremos sobre las dos tecnologías y su uso adecuado
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Introducción a Microsoft Azure SQL Data WarehouseJoseph Lopez
El nuevo Microsoft Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) es un versátil servicio de almacén de datos que provee una solución Massively Parallel Processing (MPP) para "Big data" con verdaderas características de alta infraestructura empresarial. El servicio SQL DW está construido para la carga de datos en ejecución de unos cien gigabytes hasta petabytes de datos con características únicas como cálculo desagregado, permitiendo así que los clientes sean capaces de utilizar el servicio para satisfacer sus necesidades de almacenamiento. En la presente exposición les mostrare una mirada en profundidad de este nuevo servicio de Azure como la implementación, el escalamiento elástico (Grow, Shrink, y Pause), y las nubes de datos híbrida con integración de Hadoop a través Polybase permitiendo una verdadera experiencia de SQL a través de datos estructurados y no estructurados.
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estas tecnologías con dos aproximaciones diferentes: almacenamiento clave-valor en la nube (Azure) y almacenamiento
orientado a documento (MongoDB). Evaluaremos y debatiremos sobre las dos tecnologías y su uso adecuado
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En un track de motor relacional una sesión NoSQL puede resultar extraña. En esta sesión mostraremos cómo funcionan estas tecnologías con dos aproximaciones diferentes: almacenamiento clave-valor en la nube (Azure) y almacenamiento orientado a documento (MongoDB). Evaluaremos y debatiremos sobre las dos tecnologías y su uso adecuado.
Presentación realizada por Miguel López y Eladio Rincón.
Conceptos básico de bases de datos, tabla, registro, campo. Creación de bases de datos y tablas con scripts SQL, utilizando el SGBD MySQL(ahora MariaDB) de XAMPP.
Datawarehouse es un tipo de almacenamiento que se utiliza continuamente en las compañías que implementan inteligencia de negocios. en esta presentación se ven los principales conceptos para construir una bodega de datos y las nuevas tendencias del mercado como azure sql datawarehouse
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Global Azure Cloud Camp Bogota Introduccion Azure datalakeJulián Castiblanco
Mi presentación sobre la necesidad de utilizar azure datalake en las organizaciones y como encaja este en las estrategias de bodegas de datos existentes en las organizaciones
taller actualizado para validar los conocimientos básicos en SQL Server. La base de datos de prueba se encuentra pública y de libre descarga en one drive. el link hace parte del material.
Técnicas para optimizar tus aplicaciones de SQL Server con herramientas disponibles desde SQL Server 2005. Charla de la maratón de 24 horas del capítulo virtual de SQL Pass en español.
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Características Adminsitración SQL Server 2012 Parte 3Julián Castiblanco
Enumera varias de las características de administración de SQL Server 2012 como compresión de tablas, partición, manejo de archivos, filegroups y migraciones entre otras.
Breve tutorial, para dar los primeros pasos en windows azure y sql server 2014. totalmente para principiantes, describe paso a paso como crear tu primera máquina sql server 2014 en azure
en esta presentación encontrará todo lo que necesita saber sobre XML en el motor de base de datos SQL Server 2012,2008,2005. Este material fue diseñado para adquirir los conocimientos y presentar el examen 70-461 Querying SQL Server 2012
en esta presentación encontrará la teoría básica de las funciones disponibles en SQL Server 2012 para agrupar información, también funciones avanzadas como pivot y anpivot tables.
este taller es un paso a paso para reforzar los conocimientos en creación de consultas en SQL Server utilizando los elementos JOIN, SUBQUERIES, APPLY y CTE. esta totalmente diseñado para realizarse con recursos gratuitos y disponibles en la red
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
Es un diagrama para La asistencia técnica o apoyo técnico es brindada por las compañías para que sus clientes puedan hacer uso de sus productos o servicios de la manera en que fueron puestos a la venta.
2. CUAL SERÁ MI FUTURO???….
Windos Developer
Web Developer
Server Computer Support
Administrator Technician
Database
Administrator
http://www.microsoft.com/learning/career/en/us/
6. Agenda del Ciclo
MODELO DE TRABAJO
• 8 Sesiones Presenciales
• Trabajo en Casa
• Participación en los foros
• Participación en clase
• Trabajo en equipo
7. Agenda Primera Sesión
• Historia
• Conceptos Básicos de las Bases Relacionales
• Como se almacena la información en tablas
• Lenguaje de manipulación de datos (DML)
• Lenguaje de manipulación de definiciones (DDL)
9. El origen….
1999:
1994: Acer Problema
486 Y2K
1970:
Codd
1960’s: Modelo ER
Transistor
1946:
Eniac
10. Eniac…
• 17,468 tubos al vacío.
• 7,200 diodos.
• 1,500 relevos
• 70,000 resistencias
• 10,000 condensadores
• 5 de puntos de soldadura.
• Su tamaño (2.4 m × 0.9 m ×
30 m).
• Pesaba más de 27 toneladas
11. Transistor…
Edgar Lilienfeld en 1925
patentó el primer
transistor
Precursor de electrónica
moderna
Memoria de 64 Kb, Reloj
de 58KHz
12.
13. Edgar Codd
Reglas
de Codd
Capacidad
Modelos
Relacionales
14.
15. Un tema de Capacidad
Acer 486:
Procesos X486
Ram: 1MB
DD: 180 MB
Floppy: 1.4MB
17. En el 2006 SQL Server…
http://download.microsoft.com/download/8/9/e/89efd2de-c99e-4ea2-829b-2b60b3598749/SQLSpotlight2005_e.pdf
18. Institución Tamaño
Ahora….
Librería Congreso USA 130 millones de items, 29 millones de libros,
10.000 nuevos items por día
Amazon 59 millones de clientes activos, Más de 42
terabytes de datos
YouTube 100 millones de videos vistos por día
65.000 videos agregados por día
Más de 50 terabytes de datos
Choice Point 250 terabytes de información personal de
ciudadanos.
Información de cerca de 250 millones de personas
Sprint (telco) 2.85 trillones de registros
365 millones de llamadas por día
AT&T 323 terabytes de información
1.9 trillones de registros
Global Atmosphere Watch 6 Petabytes de información
http://top-10-list.org/2010/02/16/top-10-largest-databases-list/
20. Conceptos Básicos
• Una base de datos es una colección de datos
Relativos.
• Debe ser Persistente, lógicamente coherente, y
los datos deben tener algún significado
generalmente de algún aspecto del mundo real.
• Un Sistema de Administración de bases de datos
(DBMS) es una colección de programas que
permiten crear y mantener bases de datos
21. Conceptos Básicos
• Funcionalidades de un DBMS:
– Permitir concurrencia
– Controlar Seguridad
– Mantener la integridad de los datos
– Proveer respaldo y recuperación
– Controlar redundancia
– Permitir independencia de datos
– Proveer lenguajes de consulta de datos
– Ejecutar tareas de optimización de consultas
22. Conceptos Básicos
• Una Tabla es:
– Es un conjunto de datos relacionados.
– Es una entidad del modelo relacional
• Una Fila o Tupla:
– Un conjunto de valores ordenados
– Es un registro relativo a una entidad
• Una Columna es:
– Atributos específicos de una entidad
• Una Relación es:
– Información común entre dos o más conjuntos
– Subconjunto del producto Carteciano
23. Conceptos Básicos: Conjuntos
• Conjunto: Cualquier collección de distintas entidades
con algún orden.
– Ejemplos: A={Sapo, perro, gato}
B={Verde, Café, Negro}
C={1,2}
• Producto Cartesiano: Conjunto de parejas
ordenadas, producido por la combinación de cada elemento
de un conjunto con otro elemento en otro conjunto.
– Ejemplo:
B*C={(Verde,1),(Verde,2),(Café,1),(Café,2),(Negro,1),(Negro,2)}
24. Conceptos Básicos: Conjuntos
• Relación: Subconjunto del producto cartesiano.
– Q = {(Verde,1),(Verde,2)}
• Dos conjuntos se consideran equivalentes si tienen los
mismos miembros sin importar que estén en el mismo orden.
– R={1,2,3,4,5} ={2,1,5,4,3}
• Una Tupla ordenada normalmente es indicada por un
separador de comas y paréntesis en punta. En las tuplas
ordenadas, dos conjuntos son diferentes si sus elementos se
encuentran en diferente orden.
– <1,2> ≠ <2,1>
25. Conceptos Básicos: Conjuntos
<1,1> <2,1> <3,1>
1 1
<1,2> <2,2> <3,2>
2 2
<1,3> <2,3> <3,3>
3 3
Un producto cartesiano
de dos conjuntos es la
Diagrama de conexiones
lista de todas las parejas
de un Producto
ordenadas.
cartesiano
26. Conceptos Básicos: Conjuntos
<1,1>
<1,2> <1,1>
<1,3>
Una Relación por <2,1>
tanto, deberá representar <2,2> <2,2>
siempre un subconjunto del
producto cartesiano <2,3>
<3,1>
<3,2> <3,3>
<3,3>
32. Fuentes
• https://www.microsoft.com/betaexperience/pd/SQLDENEXPPOST/e
nus/default.aspx
• http://www.computerhistory.org/semiconductor/timeline/1953-
transistorized-computers-emerge.html
• http://en.wikipedia.org/wiki/Edgar_F._Codd
• http://en.wikipedia.org/wiki/Floppy_disk
• http://support.microsoft.com/kb/283878/es
• http://microsoftmva.com
• SQL and Relational Theory. C.J. Date. Junio 2009
• Data Architecture From Zen to Reality. Tupper Charles. 2011
Notas del editor
Primer transistor patentado en 1925 en Canadá por Julius Edgar Lilienfeld.De allí su desarrollo más importante lo realizaron los laboratorios BellOriginador de la electrónica moderna.1953 el primer computador a transistores con 92 transistores, 505 diodos, máquina de 48 bits.
WorkIn the 1960s and 1970s he worked out his theories of data arrangement, issuing his paper "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" [link] in 1970, after an internal IBM paper one year earlier.[5] To his disappointment, IBM proved slow to exploit his suggestions until commercial rivals started implementing them.Initially, IBM refused to implement the relational model in order to preserve revenue from IMS/DB. Codd then showed IBM customers the potential of the implementation of its model, and they in turn pressured IBM. Then IBM included in its Future Systems project a System R subproject — but put in charge of it developers who were not thoroughly familiar with Codd's ideas, and isolated the team from Codd[citation needed]. As a result, they did not use Codd's own Alpha language but created a non-relational one, SEQUEL. Even so, SEQUEL was so superior to pre-relational systems that it was copied, based on pre-launch papers presented at conferences, by Larry Ellison in his Oracle Database, which actually reached market before SQL/DS — due to the then-already proprietary status of the original name, SEQUEL had been renamed SQL.Codd continued to develop and extend his relational model, sometimes in collaboration with Chris Date. One of the normalized forms, the Boyce–Codd normal form, is named after him.Codd's theorem, a result proven in his seminal work on the relational model, equates the expressive power of relational algebra and relational calculus (which, in essence, is equivalent to first-order logic).
Documented errors[edit] Before 2000 On 28 December 1999, 10,000 card swipe machines issued by HSBC and manufactured by Racal stopped processing credit and debit card transactions.[2] The stores relied on paper transactions until the machines started working again on 1 January.[22][edit] On 1 January 2000When 1 January 2000 arrived, there were problems generally regarded as minor. Problems did not always have to occur precisely at midnight. Some programs were not active at that moment and would only show up when they were invoked. Not all problems recorded were directly linked to Y2K programming in a causality; minor technological glitches occur on a regular basis.Reported problems include: In Ishikawa, Japan, radiation-monitoring equipment failed at midnight; however, officials stated there was no risk to the public.[23] In Onagawa, Japan, an alarm sounded at a nuclear power plant at two minutes after midnight.[23] In Japan, at two minutes past midnight, Osaka Media Port, a telecommunications carrier, found errors in the date management part of the company's network. The problem was fixed by 02:43 and no services were disrupted.[24] In Japan, NTT Mobile Communications Network (NTT DoCoMo), Japan's largest cellular operator, reported on 1 January 2000, that some models of mobile telephones were deleting new messages received, rather than the older messages, as the memory filled up.[24] In Australia, bus-ticket-validation machines in two states failed to operate.[25] In the United States, 150 slot machines at race tracks in Delaware stopped working.[25] In the United States, the U.S. Naval Observatory, which runs the master clock that keeps the country's official time, gave the date on its website as Jan. 1, 19100.[26] In France, the national weather forecasting service, Meteo France, said a Y2K bug made the date on a webpage show a map with Saturday's weather forecast as "01/01/19100".[25] This also occurred on other websites, including att.net, at the time a general-purpose portal site primarily for AT&T Worldnet customers in the United States.