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1. Modelos de bases de datos


  Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo
  conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda
  la información), así como de los métodos para almacenar y
  recuperar información de esos contenedores. Los modelos de
  datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la
  implementación de un sistema eficiente de base de datos; por
  lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos.
  Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de
  datos:


  Bases de datos jerárquicas

  En este modelo los datos se organizan en una forma similar a
  un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de
  información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene
  padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se
  los conoce como hojas.
  Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el
  caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de
  información y datos muy compartidos permitiendo crear
  estructuras estables y de gran rendimiento. Una de las
  principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de
  representar eficientemente la redundancia de datos.
Base de datos de red

Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su
diferencia fundamental es la modificación del concepto de
nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres
(posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).

Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya
que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia
de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar
la información en una base de datos de red ha significado que
sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores
más que por usuarios finales.
Bases de datos transaccionales

Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de
datos a grandes velocidades, estas bases son muy poco
comunes y están dirigidas por lo general al entorno de
análisis de calidad, datos de producción e industrial, es
importante entender que su fin único es recolectar y
recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto
la redundancia y duplicación de información no es un
problema como con las demás bases de datos, por lo general
para poderlas aprovechar al máximo permiten algún tipo de
conectividad a bases de datos relacionales.
Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una
cantidad de dinero entre cuentas bancarias. Normalmente se
realiza mediante dos operaciones distintas, una en la que se
decrementa el saldo de la cuenta origen y otra en la que
incrementamos el saldo de la cuenta destino. Para garantizar
la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o
desaparezca dinero), las dos operaciones deben ser atómicas,
es decir, el sistema debe garantizar que, bajo cualquier
circunstancia (incluso una caída del sistema), el resultado
final es que, o bien se han realizado las dos operaciones, o
bien no se ha realizado ninguna.
Bases de datos relacionales

Modelo relacional.

Base de datos relacional.

Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar
problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras
ser postulados sus fundamentos 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. Su idea fundamental es el uso de
"relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma
lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que
ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas
por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una
manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada
relación como si fuese una tabla que está compuesta por
registros (las filas de una tabla), que representarían las
tuplas, y campos (las columnas de una tabla).
En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los
datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos
como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable
ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un
usuario esporádico de la base de datos. La información puede
ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que
ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la
información.
El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases
de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o
Lenguaje     Estructurado    de   Consultas,   un    estándar
implementado por los principales motores o sistemas de
gestión de bases de datos relacionales. Durante su diseño,
una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le
conoce como normalización de una base de datos, este tema
se abordará en la siguiente unidad.
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Modelos de Base de Datos

  • 1. 1. Modelos de bases de datos Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos. Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos: Bases de datos jerárquicas En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas. Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento. Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.
  • 2. Base de datos de red Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico). Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.
  • 3. Bases de datos transaccionales Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a grandes velocidades, estas bases son muy poco comunes y están dirigidas por lo general al entorno de análisis de calidad, datos de producción e industrial, es importante entender que su fin único es recolectar y recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto la redundancia y duplicación de información no es un problema como con las demás bases de datos, por lo general para poderlas aprovechar al máximo permiten algún tipo de conectividad a bases de datos relacionales. Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una cantidad de dinero entre cuentas bancarias. Normalmente se realiza mediante dos operaciones distintas, una en la que se decrementa el saldo de la cuenta origen y otra en la que incrementamos el saldo de la cuenta destino. Para garantizar la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o desaparezca dinero), las dos operaciones deben ser atómicas, es decir, el sistema debe garantizar que, bajo cualquier circunstancia (incluso una caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han realizado las dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.
  • 4. Bases de datos relacionales Modelo relacional. Base de datos relacional. Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos 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. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla). En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información. El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos, este tema se abordará en la siguiente unidad.