Post on 04-Jul-2020
Cátedra de Base de Datos
Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología
Universidad Nacional de Tucumán
Ciclo Lectivo 2019
Ing. Cristian H. Lafuente
• Unidad 1: Generalidades sobre bases de datos. Propósitos de las Bases de datos.
Sistemas de Administración de Bases de Datos (DBMS). Arquitectura funcional de una
Base de Datos. Archivos Hash. Modelo conceptual, lógico y físico. Modelos de datos y
metodologías de diseño de bases de datos. Modelo Entidad - Relación (Peter Chen).
Modelo Objeto Semántico (Michael Hammer y Dennis McLeod). Modelo Relacional
(E. F. Codd). Mecanismo de abstracción. Clasificación, Agregación y Generalización
Programa Analítico de la Materia
Ing. Cristian H. Lafuente
Introducción a las Bases de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
Los sistemas centrados en Bases de Datos (Database: DB) representan una disciplina
compleja y evolutiva. La motivación original para el desarrollo de estos sistemas
proviene de la necesidad de contar con un entorno adecuado para la manipulación y
procesamiento de grandes masas de datos, necesidad que se vio acrecentada por el
salto tecnológico ocurrido en el área de los computadores durante las dos últimas
décadas, particularmente en los medios masivos de almacenamiento de datos y su
interconexión mediante la utilización de redes.
Generalidades de Bases de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
Las necesidades de información de nuestra sociedad son imperiosas. La toma de
decisiones, la investigación y la planificación exigen información :
El Papel de la Información
Precisa
Oportuna
Completa
Ing. Cristian H. Lafuente
Las cualidades que debe contener la información, como recurso fundamental de las
organizaciones y de los individuos son:
Cualidades de la Información
Precisión: Porcentaje de información correcta sobre la información total del Sistema.
Oportunidad: Tiempo transcurrido desde el momento en que se produjo el hecho que origino el dato hasta que se pone a disposición del usuario.
Completitud:contener toda la información que permita cumplir con los fines.
Significancia: debe poseer el máximo de contenido semántico posible.
Coherencia: Debe ser consistente con las reglas semánticas propias de mundo real, al que ha de representar lo mas fielmenteposible.
Ing. Cristian H. Lafuente
Grandes Volúmenes de Datos
Imágenes / videosComunicaciones
Clima
Datos almacenados en
Unidades de Discos
VLDB Fundación (Very Large Database Fundation)
Es una organización no gubernamental que lleva acciones de difusión de las grandes
Bases de Datos en el mundo, con el propósito de promover el intercambio y trabajo
académico en la base de datos y los campos relacionados en todo el mundo
Grandes Volúmenes de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
1. Calidad de Bases de Datos
2. Administración de Datos Inciertos
3. Acceso Personalizado y Administración de perfiles
4. Administración de datos para Redes de Sensores
5. Inteligencia de Negocios en Tiempo Real
6. Evaluación del Desempeño y Evaluación comparativa
7. Base de datos XML
8. Administración segura de datos
9. Administración de datos semánticos
Temas Centrales de discusión a nivel global
Ing. Cristian H. Lafuente
En la Década de 1970, Edgar Frank Codd en el articulo “Un modelo relacional de datos
para grandes bancos de datos compartidos” (“Relational Model of Data for large Shared
Data Banks” – IBM Research Lab, San José, California, Communications of the ACM),
definió el modelo relacional y publicó una serie de reglas para los sistemas de bases de
datos relacionales.
Análisis Histórico de la Evolución de las Bases de Datos Modelo Relacional
Ing. Cristian H. Lafuente
Definiciones y Conceptos
Ing. Cristian H. Lafuente
Vamos a considerar que un DBMS, además de las tareas enunciadas anteriormente,
consiste en un conjunto de recursos que colectivamente permiten:
• Almacenar una DB.
• Mantener la seguridad de una BD mediante el uso adecuado de restricciones de
privacidad e integridad, como así también permitir respaldos de la información para la
recuperación luego de fallas en hardware/software.
• Proveer las rutinas de entrada/salida para facilitar el uso de la DB.
Sistemas de Bases de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
James Martin dió una excelente definición de Bases de Daos, considerando los conceptos
subyacentes (1975):
"...(una) DB puede definirse como una colección de
datos interrelacionados, almacenados en conjuntos
sin redundancias perjudiciales o innecesarias..."
Definición de Bases de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
“Consiste en una colección de datos interrelacionados y un
conjunto de programas para acceder a dichos datos, en donde la
colección de datos debe ser denominada como Bases de Datos,
y entender que la misma contiene información relevante para la
empresa, siendo su objetivo principal proporcionar una forma
de almacenar y recuperar la información de una base de datos de
manera que sea tanto práctica como eficiente”
(Silberschatz Abraham - Korth Henry F. – Sudarshan - 2006).
Análisis Histórico de la Evolución de las Bases de DatosDefinición de DBMS o SGDB
Ing. Cristian H. Lafuente
En esta época se desarrollo un lenguaje de consulta llamado SQL
(SEQUEL). Durante esta década quedó claro que era indispensable el
tratamiento de grandes volúmenes de información, de forma tal que pueda
accederse a ella desde cualquier aplicación que involucre parte o toda esa
información. Como resultado, se logró un cierto grado de integración de
archivos utilizados hasta ese momento con poca o ninguna estructuración
común.
Análisis Histórico de la Evolución de las Bases de DatosLenguaje de Consulta Estructurado
Ing. Cristian H. Lafuente
El SQL (Structured Query Language) es un estándar aceptado en
productos de bases de datos, además SQL es un ejemplo de lenguaje
orientado a transformaciones es decir un lenguaje diseñado para usar
relaciones con el fin de transformar los datos, SQL tiene algunos
componentes que son la definición de un lenguaje de Datos y de un
lenguaje de manipulación de datos”.
Análisis Histórico de la Evolución de las Bases de DatosDefinición de SQL
Ing. Cristian H. Lafuente
“Son bases de datos que ofrecen flexibilidad para manejar algunos de
estos requisitos y no están limitadas por los tipos de datos y los lenguajes
de consulta de los sistemas de bases de datos tradicionales. Una
característica clave de las bases de datos orientadas a objetos es la
potencia que proporcionan al diseñador al permitirle especificar
tanto la estructura de objetos complejos, como las operaciones que se
pueden aplicar sobre dichos objetos”.
Análisis Histórico de la Evolución de las Bases de DatosDefinición de OODB
Ing. Cristian H. Lafuente
Meta-estructura de Bases de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
A partir de una estructura de archivos, es posible montar una meta-estructura de bases de
datos, la cual podemos tipificar en tres etapas:
• La estructura General de Datos se define utilizando un Lenguaje de Definición de
Datos (Data Definition Language: DDL)
• La transformación de Datos se realiza usando un Lenguaje de Manipulación de una
DB (Database Manipulation Language: DML)
• Los métodos utilizados para la recuperación de subconjuntos de datos, basados en
consultas a la DB específicas, se realiza mediante un Lenguaje de Consultas
Sistemas de Administración de Bases de Datos (DBMS)Meta-estructura de Bases de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
Meta-estructura de Bases de Datos
DDL
DQLDML
Data Definition
Language
Data Manipulation
Language Data Query
Language
Ing. Cristian H. Lafuente
Arquitectura Funcional de una Base
de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
Por funcional entendemos que
“ésta arquitectura indica las diferentes funciones o facilidades presentes
en una DB, teniendo en cuenta que tal arquitectura no refleja
necesariamente la construcción física de la DB”.
Como vemos en ella, podemos en principio centrarnos en el estudio de nueve
componentes, los que serán nuestra meta de estudio en las siguientes subsecciones.
Arquitectura Funcional de una Bases de Datos
Ing. Cristian H. Lafuente
Esquema Físico
Es el encargado de la descripción de la estructura física de una DB, resultando así el
esquema que contiene detalles específicos, tales como el tipo de archivos utilizado,
formato de registros, factores de bloqueo, etc.
Arquitectura Funcional de una Bases de Datos
Esquema Conceptual
Posee el mayor nivel de mayor
abstracción y es el punto de partida
en el diseño de una DB.
Desarrollado en Lenguaje Natural.
Esquema Lógico
Es el esquema de una DB dado por
“una descripción de los datos
almacenados en una DB, con una
especificación adecuada del tipo de
datos y sus caminos de acceso”.
También contiene las restricciones
de privacidad y de integridad.
Ing. Cristian H. Lafuente
Subsistema de Recuperación y Respaldo
Es un módulo encargado de reconstruir una DB luego de fallas en hardware o software,
siendo posible la recuperación de una posible corrupción en los datos mediante estrategias
de bloqueo, transacciones, archivos de respaldo, etc.
Arquitectura Funcional de una Bases de Datos
Subsistema de Privacidad
“privacidad en una DB como la propiedad
que refleja la medida en la que están
protegidos los datos contra accesos no
autorizados”.
Subsistema de Integridad
“integridad de una DB a la propiedad que
refleja la medida en que la DB es un
modelo seguro de aquella parte del
universo que la misma representa”.
Ing. Cristian H. Lafuente
Ejercitación
Ing. Cristian H. Lafuente
Ing. Cristian H. Lafuente
Siguiendo el esquema de trabajo definido por la arquitectura funcional, aplicarlo al caso de
estudio de una Panadería.
Arquitectura Funcional de una Base de Datos
Esquema físico
El esquema físico es donde debemos
transformar el modelo lógico en físico,
obteniendo en esta fase la estructura
que contendrá los datos del sistema.
Ing. Cristian H. Lafuente
Desarrollo del ejercicio
Arquitectura Funcional de una Base de Datos
BIBLIOGRAFIA
Tecnología y Diseño de Bases de Datos / Mario Piattini , Esperanza Calero, Belen Vela / Edit Alfaomega/ 2010 Ed.
Fundamentos de bases de datos / Abraham Silberschatz, Henry F. Korth/y/ S. Sudarshan.—(Tra. FernándoSáenz Pérez, Antonio García Cordero /y/ Jesús Correas Fernández.-- Rev. Tca. Luis Grau Fernández). McGraw Hill. Madrid /c.2008/5a. Edic.
Fundamentos de sistemas de bases de datos / Ramez Elmasri/y/ Shamkant B. Navathe.—(Tra. Verónica Canivell Castillo, Beatriz Galán Espiga /y/ Gloria ZaballaPérez.--Rev. Tca. Alfredo GoñiSarriguren , Arturo Jaime Elizondo /y/ Tomás A. Pérez Fernández) Pearson Educación. Madrid /c.2002/3a. ed.
Introducción al SQL para Usuarios y Programadores / Cornelio et al / THOMSON / 2003 / 2da. Edic
Ing. Cristian H. Lafuente
1. Bases de datos / Reinosa et al / Edit. Alfaomega / 1era. Edic / 2012.
2. Programación de Bases de Datos con MySQL y PHP / Helma Spona / Edit.
Alfaomega / 1era. Edic / 2010.
3. Bases de datos / Pablo Rovarini y Herminia de Herca. Argentina 2005/2a.ed.
4. Procesamiento de bases de datos. fundamentos, diseño e implementación /
David M. Kroenke.—(Tra. Ana Elizabeth García Hernández.--Rev. Tca. Juan Raúl
Esparza Martínez). Pearson Educación. México /c.2003/8ª. Edic.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA
Ing. Cristian H. Lafuente
https://catedras.facet.unt.edu.ar/bd/