Bases de datos
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Una base de datos es una colección estructurada de datos compartidos que se almacenan de forma centralizada. Los modelos de datos como el entidad-relación son herramientas para representar la estructura y relaciones de los datos del mundo real. Los sistemas de gestión de bases de datos proporcionan lenguajes y herramientas para definir, consultar y administrar las bases de datos de forma eficiente e independiente de las aplicaciones.
Bases de datos
- 1. Bases de Datos Sistemas electrónicos de tratamiento documental Dr. Jesús Tramullas
- 2. 1. Bases de datos “ Colección de datos correspondientes a las diferentes perspectivas de un sistema de información (de una empresa o institución), existentes en algún soporte de tipo físico (normalmente de acceso directo), agrupados en una organización integrada y centralizada en la que figuran no sólo los datos en sí, sino también las relaciones existentes entre ellos, y de forma que se minimiza la redundancia y se maximiza la independencia de los datos de las aplicaciones que los requieren.” “ Una base de datos es una colección de datos estructurados según un modelo que refleje las relaciones y restricciones existentes en el mundo real. Los datos, que han de ser compartidos por diferentes usuarios y aplicaciones, deben mantenerse independientes de éstas, y su definición y descripción han de ser únicas estando almacenadas junto a los mismos. Por último, los tratamientos que sufran estos datos tendrán que conservar la integridad y seguridad de éstos.”
- 3. 2. Modelo de Datos Modelo de datos: “ ...al instrumento que se aplica a una parcela del mundo real (universo del discurso) para obtener una estructura de datos a la que denominamos esquema. Esta distinción entre el modelo (instrumento) y el esquema (resultado de aplicar el instrumento) es importante... Es importante también distinguir entre mundo real y universo del discurso, ya que este último es la visión que del mundo real tiene el diseñador... podemos definir un modelo de datos como un conjunto de conceptos, reglas y convenciones que nos permiten describir los datos del universo del discurso.” Objetivos: Formalización Diseño
- 4. 3. Modelo Entidad-Relación Identificar las entidades dentro del sistema: para ello, debe conocerse el funcionamiento del sistema en estudio, a través de estudios de usuarios, de necesidades de información, de tipos de información, etc. Determinar las claves o identificadores de entidades: señalar aquellos atributos que identifíquen inequívocamente cada ocurrencia de la entidad. Establecer las relaciones entre la entidades, describiendo el grado de las mismas: estudiar las asociaciones entre las entidades, para definir su importancia dentro del contexto del sistema. Dibujar el modelo de datos: representar gráficamente el modelo obtenido. Identificar y describir los atributos de cada entidad: señalar aquellas propiedades de la entidad de interés. Verificaciones: eliminación de las relaciones redundantes y que puedan ser obtenidas a través de combinar otras asociaciones.
- 5. 4. Modelos: realidad/datos “ Desing the logical and physical structure of one or more databases to accommodate the information needs of the users in an organization for a defined set of applications.” Abstracción de clasificación: se utiliza para definir un concepto como una clase de objetos de la realidad, que poseen propiedades comunes. Abstracción de agregación : se usa para definir una nueva clase, que a su vez toma como punto de partida un conjunto de otras clases las cuales representan sus partes componentes. Abstracción de generalización : establece relaciones de subconjunto entre los elementos de dos o varias clases.
- 6. 5. Interacciones y modelos Tres panoramas diferentes y complementarios: En primer lugar, un modelo conceptual de información, entendiendo por tal un modelo de la estructura de información contenida en el universo de discurso representado, así como de la semántica que la acompaña y complementa. En segundo lugar, un modelo conceptual de funciones, entendiendo por tal un modelo estructurado de las actividades, procesos o funciones que se tienen lugar en el universo de discurso representado. Por último, un modelo conceptual de dinámica, entendiendo por tal un modelo que represente las dinámica, comportamiento y variaciones de los dos anteriores, desde una perspectiva espacial y temporal.
- 7. 6. Arquitectura de Bases de Datos 1. Nivel interno: es el nivel más bajo de abstracción, y define cómo se almacenan los datos en el soporte físico, así como los métodos de acceso. 2. Nivel conceptual: es el nivel medio de abstracción. Se trata de la representación de los datos realizada por la organización, que recoge las vistas parciales de los requerimientos de los diferentes usuarios y las aplicaciones posibles. 3. Nivel externo: es el nivel de mayor abstracción. A este nivel corresponden las diferentes vistas parciales que tienen de la base de datos los diferentes usuarios.
- 8. 7. Arquitectura de Bases de Datos, 2
- 9. 8. Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos: componentes, 1 1. Un lenguaje de definición de esquema conceptual. 2. Un sistema de diccionario de datos. 3. Un lenguaje de especificación de paquetes de entrada/salida. 4. Un lenguaje de definición de esquemas de base de datos. 5. Una estructura simétrica de almacenamiento de datos.
- 10. 9. Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos: componentes, 2 6. Un módulo de transformación lógica a física. 7. Un subsistema de privacidad de propósito general. 8. Un subsistema de integridad de propósito general. 9. Un subsistema de reserva y recuperación de propósito general. 10. Un generador de programas de aplicación. 11. Un generador de programas de informes. 12. Un lenguaje de consulta de propósito general.
- 11. 10. Arquitectura de un SGBD
- 12. 11. Método de diseño estándar, 1 Fase 1: Recopilación y análisis de requerimientos. En esta fase se trata de conocer las expectativas del usuario sobre la base de datos. Para ello, se identifican los grupos de usuarios reales y posibles y las áreas de aplicación, se revisa la documentación existente, se analiza el entorno operativo y los requerimientos de procesado, y se realizan entrevistas y cuestionarios con los usuarios. Para todo ello existen técnicas formalizadas de especificación de requerimientos.
- 13. 12. Método de diseño estándar, 2 Fase 2: Diseño conceptual de la base de datos. Esta fase se subdivide en otras dos. La Fase 2a corresponde al Diseño del esquema conceptual, esquema de especificación del modelo de datos a alto nivel, independiente de cualquier SGBD, que no puede utilizarse para implementar directamente la estructura de la base de datos. La Fase 2b corresponde al diseño de transacciones, es decir, a aquellas aplicaciones que van a manipular datos contenidos en la base de datos. Se suelen identificar mediante el estudio de las entradas y salidas de datos y su comportamiento funcional.
- 14. 13. Método de diseño estándar, 3 Fase 3: Elección de un SGBD. Se consideran diferentes factores técnicos, económicos y de beneficio, de servicio técnico y formación de usuarios, organizativos de rendimiento, etc. Fase 4: Transformación del modelo de datos (o fase de diseño lógico). En esta fase se crea un esquema conceptual y los esquemas externos necesarios en el modelo de datos del SGBD seleccionado, mediante la transformación de los esquemas de modelo de datos a alto nivel obtenidos en la Fase 2a, al modelo de datos ofrecido por el SGBD.
- 15. 14. Método de diseño estándar, 4 Fase 5: Diseño de la base de datos física. Consiste en definir las estructuras de almacenamiento y de acceso para alcanzar una rendimiento óptimo de las aplicaciones de la base de datos. Fase 6: Implementación del sistema de base de datos. En esta fase final se hace realidad la base de datos, mediante la creación y la compilación del esquema de bases de datos y de los ficheros de bases de datos, así como de las transacciones, a través de las aplicaciones.