Fundamentos de BD - Unidad 1 Sistemas Gestores de BD

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FUNDAMENTOS DE BASE DE DATOS Unidad I: Sistemas Gestores de Base de Datos Este material está desarrollado para la asignatura Fundamentos de Base de Datos, de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales, plan de estudios ISIC-2010-224.

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Unidad I: Sistemas Gestores de Base de Datos

Este material está desarrollado para la asignatura Fundamentos de Base de Datos, de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales, plan de estudios ISIC-2010-224.

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CompetenciaIdentificar la arquitectura, los usuarios, niveles de abstracción y lenguajes de un sistema gestor de base de datos.

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Competencia Específica de la Unidad• Identificar la arquitectura, los usuarios, niveles de abstracción y

lenguajes de un sistema de gestión de bases de datos.

Desarrollo de la Unidad• En la unidad uno, se abordan los conceptos fundamentales y los

componentes de un sistema gestor de base de datos, considerando la importancia y las áreas de aplicación en la organización y el desarrollo profesional.

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Objetivos de las Bases de Datos• El termino bases de datos apareció a mediados de los años 60´s. En

ese entonces la información era representada haciendo uso de un conjunto de archiveros, estos no estaban relacionados entre sí y la redundancia era grande.

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• Una bases de datos es una colección de archivos relacionados electrónicamente para llevar registros de una organización, con esto hace más fácil la administración de información de una organización debido a la rapidez y seguridad para localizar la información.

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• Las bases de datos tiene la facilidad de restringir información confidencial de la entidad a ciertos usuarios de los sistemas de información, así como resguardar grandes cantidades de información.

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• Áreas de Aplicación de los Sistemas de Bases de Datos: las bases de datos forman una parte esencial de casi todas las empresas actuales. A lo largo de las últimas cuatro décadas del siglo veinte, el uso de las bases de datos creció en todas las empresas (Silberschatz, 2002).

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• Banca: Para información de los clientes, cuentas y préstamos, y transacciones bancarias.• Líneas aéreas: Para reservas e información de planificación. Las líneas

aéreas fueron de los primeros en usar las bases de datos de forma distribuida geográficamente.• Educación; Transacciones de tarjetas de crédito; Telecomunicaciones;

Finanzas; Ventas; Producción; Recursos humanos; entre otros.

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• Un sistema de bases de datos es una colección de archivos interrelacionados y un conjunto de programas que permitan a los usuarios acceder y modificar estos archivos. Uno de los propósitos principales de un sistema de bases de datos es proporcionar a los usuarios una visión abstracta de los datos.

Ventaja de los sistemas de bases de datos frente a sistemas de archivos:• Reduce redundancia e inconsistencia de datos.• Reduce la dificultad en el acceso a los datos.• Resuelve problemas de integridad.• Resuelve problemas de seguridad.

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Modelos de Datos• Bajo la estructura de la base de datos se encuentra el modelo de

datos: una colección de herramientas conceptuales para describir los datos, las relaciones, la semántica y las restricciones de consistencia.

Los diferentes modelos de datos que se han propuesto se clasifican en tres grupos diferentes: • Modelos lógicos basados en objetos, • Modelos lógicos basados en registros, y • Modelos físicos.

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Modelo Entidad - Relación• El modelo de datos entidad-relación (E-R) está basado en una percepción

del mundo real que consta de una colección de objetos básicos, llamados entidades, y de relaciones entre estos objetos. El modelo entidad-relación se utiliza habitualmente en el proceso de diseño de bases de datos, y se estudiará en la unidad 2.

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Modelo relacional• En el modelo relacional se utiliza un grupo de tablas para representar los

datos y las relaciones entre ellos. Cada tabla está compuesta por varias columnas, y cada columna tiene un nombre único. En la sig. figura se presenta un ejemplo de base de datos relacional consistente en tres tablas: la primera muestra los clientes de un banco, la segunda, las cuentas, y la tercera, las cuentas que pertenecen a cada cliente (Silberschatz, 2002).

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• El modelo de datos relacional es el modelo de datos más ampliamente usado, y una amplia mayoría de sistemas de bases de datos actuales se basan en el modelo relacional.• Los diseños de bases de datos relacionales a menudo se realizan en el

modelo E-R, y después se traducen al modelo relacional. Por ejemplo, es fácil ver que las tablas cliente y cuenta corresponden a los conjuntos de entidades del mismo nombre, mientras que la tabla impositor corresponde al conjunto de relaciones impositor.

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Otros modelos de datos• El modelo de datos orientado a objetos es otro modelo de datos que está

recibiendo una atención creciente. El modelo orientado a objetos se puede observar como una extensión del modelo E-R con las nociones de encapsulación, métodos (funciones) e identidad de objeto (Silberschatz, 2002).

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Históricamente, otros dos modelos de datos; • Modelo de datos de red, y • Modelo de datos jerárquico.

Estos modelos precedieron al modelo de datos relacional, complicaban la tarea del modelado de datos, como resultado se usan muy poco actualmente, excepto en el código de bases de datos antiguo que aún está en servicio en algunos lugares.

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Arquitectura de un Gestor de Bases de Datos• Un sistema de bases de datos se divide en módulos que se encargan

de cada una de las responsabilidades del sistema completo.• Los componentes funcionales de un sistema de bases de datos se

pueden dividir a grandes rasgos en los componentes Gestor de Almacenamiento y Procesador de Consultas.• El gestor de consultas es importante porque las bases de datos

requieren normalmente una gran cantidad de espacio de almacenamiento, ayuda al sistema de bases de datos a simplificar y facilitar el acceso a los datos.

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Gestor de Almacenamiento• Un gestor de almacenamiento es un módulo de programa que proporciona la

interfaz entre los datos de bajo nivel en la base de datos y los programas de aplicación y consultas emitidas al sistema. Los componentes del gestor de almacenamiento incluyen:• Gestor de autorización e integridad; que comprueba que se satisfagan las

restricciones de integridad y la autorización de los usuarios para acceder a los datos.• Gestor de transacciones; que asegura que la base de datos quede en un estado

consistente (correcto Gestor de transacciones, que asegura que la base de datos quede en un estado consistente (correcto) a pesar de los fallos del sistema, y que las ejecuciones de transacciones concurrentes ocurran si conflictos.

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• Gestor de archivos; que gestiona la reserva de espacio de almacenamiento de disco y las estructuras de datos usadas para representar la información almacenada en disco.• Gestor de memoria intermedia; que es responsable de traer los datos del

disco de almacenamiento a memoria principal y decidir qué datos tratar en memoria caché. El gestor de memoria intermedia es una parte crítica del sistema de bases de datos, ya que permite que la base de datos maneje tamaños de datos que son mucho mayores que el tamaño de la memoria principal.

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El gestor de almacenamiento implementa varias estructuras de datos como parte de la implementación física del sistema:

• Archivos de datos; que almacenan la base de datos en sí.• Diccionario de datos; que almacena metadatos acerca de la estructura

de la base de datos, en particular, el esquema de la base de datos.• Índices; que proporcionan acceso rápido a elementos de datos que

tienen valores particulares.

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Procesador de consultas; Los componentes del procesador de consultas incluyen: • Intérprete del LDD; que interpreta las instrucciones del LDD y registra las

definiciones en el diccionario de datos.• Compilador del LMD; que traduce las instrucciones del LMD en un lenguaje de

consultas a un plan de evaluación que consiste en instrucciones de bajo nivel que entiende el motor de evaluación de consultas. Una consulta se puede traducir habitualmente en varios planes de ejecución alternativos que proporcionan el mismo resultado. El compilador del LMD también realiza optimización de consultas, es decir, elige el plan de evaluación de menor coste de entre todas las alternativas.• Motor de evaluación de consultas; que ejecuta las instrucciones de bajo nivel

generadas por el compilador del LMD.

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Silberschatz, 2002.FUN

DAM

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Línea del tiempo del desarrollo de las Bases de Datos y los Modelos de Datos

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Abstracción de Datos

• Para que el sistema sea útil debe recuperar los datos eficientemente. Esta preocupación ha conducido al diseño de estructuras de datos complejas para la representación de los datos en la base de datos. Como muchos usuarios de sistemas de bases de datos no están familiarizados con computadores, los desarrolladores esconden la complejidad a los usuarios a través de varios niveles de abstracción para simplificar la interacción de los usuarios con el sistema:

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• Nivel físico: El nivel más bajo de abstracción describe cómo se almacenan realmente los datos. En el nivel físico se describen en detalle las estructuras de datos complejas de bajo nivel.• Nivel lógico: El siguiente nivel más alto de abstracción describe qué datos

se almacenan en la base de datos y qué relaciones existen entre esos datos. La base de datos completa se describe así en términos de un número pequeño de estructuras relativamente simples. Aunque la implementación de estructuras simples en el nivel lógico puede involucrar estructuras complejas del nivel físico, los usuarios del nivel lógico no necesitan preocuparse de esta complejidad. Los administradores de bases de datos, que deben decidir la información que se mantiene en la base de datos, usan el nivel lógico de abstracción.

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• Nivel de vistas: El nivel más alto de abstracción describe sólo parte de la base de datos. A pesar del uso de estructuras más simples en el nivel lógico, queda algo de complejidad, debido a la variedad de información almacenada en una gran base de datos. Muchos usuarios del sistema de base de datos no necesitan toda esta información. En su lugar, tales usuarios necesitan acceder sólo a una parte de la base de datos. Para que su interacción con el sistema se simplifique, se define la abstracción del nivel de vistas. El sistema puede proporcionar muchas vistas para la misma base de datos.

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Usuarios del sistema

Administrador y Desarrolladores

Estructuras Complejas de

Almacenamiento

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Usuarios de las Bases de Datos• Un objetivo principal de un sistema de bases de datos es recuperar

información y almacenar nueva información en la base de datos. Las personas que trabajan con una base de datos se pueden catalogar como usuarios de bases de datos o como administradores de bases de datos.

Usuarios de bases de datos e interfaces de usuario• Hay cuatro tipos diferentes de usuarios de un sistema de base de datos,

diferenciados por la forma en que ellos esperan interactuar con el sistema. Se han diseñado diferentes tipos de interfaces de usuario para diferentes tipos de usuarios.

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• Usuarios normales: Son usuarios no sofisticados que interactúan con el sistema mediante la invocación de alguno de los programas de aplicación permanentes que se ha escrito previamente.

• Programadores de aplicaciones: Son profesionales informáticos que escriben programas de aplicación. Los programadores de aplicaciones pueden elegir entre muchas herramientas para desarrollar interfaces de usuario.

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• Los usuarios sofisticados: interactúan con el sistema sin programas escritos. En su lugar, ellos forman sus consultas en un lenguaje de consulta de bases de datos. Cada una de estas consultas se envía al procesador de consultas, cuya función es transformar instrucciones LMD a instrucciones que el gestor de almacenamiento entienda. Los analistas que envían las consultas para explorar los datos en la base de datos entran en esta categoría.• Usuarios especializados: Son usuarios sofisticados que escriben aplicaciones de

bases de datos especializadas que no son adecuadas en el marco de procesamiento de datos tradicional. Entre estas aplicaciones están los sistemas de diseño asistido por computador, sistemas de bases de conocimientos y sistemas expertos, sistemas que almacenan los datos con tipos de datos complejos (por ejemplo, datos gráficos y datos de audio) y sistemas de modelado del entorno.

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Administrador de la base de datos: Una de las principales razones de usar SGBDs es tener un control centralizado tanto de los datos como de los programas que acceden a esos datos. La persona que tiene este control central sobre el sistema se llama administrador de la base de datos (ABD). Las funciones del ABD incluyen las siguientes:• Definición del esquema. El ABD crea el esquema original de la base

de datos escribiendo un conjunto de instrucciones de definición de datos en el LDD.• Definición de la estructura y del método de acceso.

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• Modificación del esquema y de la organización física: Los ABD realizan cambios en el esquema y en la organización física para reflejar las necesidades cambiantes de la organización, o para alterar la organización física para mejorar el rendimiento.

• Concesión de autorización para el acceso a los datos: La concesión de diferentes tipos de autorización permite al administrador de la base de datos determinar a qué partes de la base de datos puede acceder cada usuario. La información de autorización se mantiene en una estructura del sistema especial que el sistema de base de datos consulta cuando se intenta el acceso a los datos en el sistema.

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• Mantenimiento rutinario: Algunos ejemplos de actividades rutinarias de mantenimiento del administrador de la base de datos son: Copia de seguridad periódica de la base de datos, bien sobre cinta o

sobre servidores remotos, para prevenir la pérdida de datos en caso de desastres como inundaciones.

Asegurarse de que haya suficiente espacio libre en disco para las operaciones normales y aumentar el espacio en disco según sea necesario.

Supervisión de los trabajos que se ejecuten en la base de datos y asegurarse de que el rendimiento no se degrada por tareas muy costosas iniciadas por algunos usuarios.

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Tipos de Lenguajes

• Lenguaje de Definición de Datos: Un esquema de base de datos se especifica mediante un conjunto de definiciones expresadas mediante un lenguaje especial llamado Lenguaje de Definición de Datos (DDL Data DefinitionLanguage). • Un diccionario de datos contiene metadatos, es decir, datos acerca de

los datos.• El DDL proporciona facilidades para especificar tales restricciones. Los

sistemas de bases de datos comprueban estas restricciones cada vez que se actualiza la base de datos.

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• Lenguaje de Manipulación de Datos DML: La manipulación de datos es:

La recuperación de información almacenada en la base de datos.

La inserción de información nueva en la base de datos. El borrado de información de la base de datos. La modificación de información almacenada en la base de datos.

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• Un lenguaje de manipulación de datos (DML) es un lenguaje que permite a los usuarios acceder o manipular los datos organizados mediante el modelo de datos apropiado.

• DMLs procedimentales; Requieren que el usuario especifique qué datos se necesitan y cómo obtener esos datos.

• DMLs declarativos o no procedimentales; Requieren que el usuario especifique qué datos se necesitan sin especificar cómo obtener esos datos.

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Data Warehouse: Un Data Warehouse (DW) es una base de datos que almacena información para la toma de decisiones. Dicha información es construida a partir de bases de datos que registran las transacciones de los negocios de la organizaciónObjetivo de las Data Werehouses

Registrar información a través del tiempo.Tener información accesible, entendible, navegable y con buen desempeño.Tener información consistente; significante, contabilizada y completa. Información adaptable y elástica; diseñado para continuos cambios, permite

nuevas preguntas y nuevos datos.Proteger la información; Permite buena visibilidad sobre el uso de los datos.Soportar la toma de decisiones de negocio.

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¿Cómo Funciona un Data Warehouse?

• Un Data Warehouse se crea al extraer datos desde una o más bases de datos de aplicaciones operacionales. Los datos extraídos son transformados para eliminar inconsistencias y resumir si es necesario y luego, cargados en el Data Warehouse . • El proceso anterior ETL (extracción, transformación y carga), permite crear

el detalle de tiempo variante, resumir y combinar los extractos de datos, ayudando a crear el ambiente para el acceso a la información Institucional.

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• Este nuevo enfoque ayuda a las personas en todos los niveles de la empresa, a efectuar su toma de decisiones más asertivas.• Las organizaciones aprovechan sus

recursos informáticos para crear la información de la operación del negocio considerando las estrategias tecnológicas necesarias para la implementación de una arquitectura completa de Data Warehouse.

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Tópicos Selectos de Bases de DatosETL: Cuando hablábamos de Data Warehousing, pasamos por encima de las herramientas ETL, considerándolas un elemento fundamental en la construcción, explotación y evolución de nuestro Data Warehouse (DW)• ETL es el acrónimo en inglés de Extraer,

Transformar y Cargar (Extract, Transform and Load). Es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart, o data warehouse para analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio.

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Las herramientas ETL, deberían de proporcionar, de forma general, las siguientes funcionalidades:• Control de la extracción de los datos y su automatización, disminuyendo el

tiempo empleado en el descubrimiento de procesos no documentados, minimizando el margen de error y permitiendo mayor flexibilidad.• Acceso a diferentes tecnologías, haciendo un uso efectivo del hardware,

software, datos y recursos humanos existentes.• Proporcionar la gestión integrada del Data Warehouse y los Data Marts

existente, integrando la extracción, transformación y carga para la construcción del Data Warehouse corporativo y de los Data Marts.

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• Uso de la arquitectura de metadatos, facilitando la definición de los objetos de negocio y las reglas de consolidación.• Acceso a una gran variedad de fuentes de datos diferentes.• Manejo de excepciones.• Planificación, logs, interfaces a schedulers de terceros, que nos permitirán

llevan una gestión de la planificación de todos los procesos necesarios para la carga del DW.• Interfaz independiente de hardware.• Soporte en la explotación del Data Warehouse.

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ERP: Es el acrónimo de Enterprise Resource Planning o Planificación de Recursos de la Empresa y básicamente es una arquitectura de software para empresas que facilita e integra la información entre las funciones de manifactura, logística, finanzas y recursos humanos de una empresa.Algunas Características de los Software ERP• Base de datos centralizada• Componentes de un Erp interactúan entre si consolidando todas las

operaciones.• En un software ERP los datos se ingresan una sola vez (ya les gustaría).

Datos deben ser completos consistentes y comunes.

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Data Marts: Se define como un almacén de datos especializado, orientado a un tema, integrado, volátil, y variante en el tiempo para apoyar un subconjunto especifico de decisiones de administración. La principal diferencia entre una data mart y una data warehouse es que la primera es especializada y volátil. Hay tres enfoques para la creación de una data mart: • Los datos pueden ser simplemente extraídos de la data warehouse.

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• A pesar del hecho de que la data warehouse pretende proporcionar un punto de control único una data mart puede ser creado todavía en forma independiente (es decir, no por medio de la extracción a partir de la data warehouse).

• Algunas instalaciones han seguido un enfoque de “primero la data mart” donde estos son creados conforme van siendo necesarios y la data warehouse general es creada, como una consolidación de los diversos data mart.

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Mineria de Datos (DM data mining)

• Consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Tiene como objetivo encontrar patrones de comportamiento ocultas en los mismos con el fin de crear nuevas asociaciones, predecir resultados futuros.

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Tareas Principales de la Minerías de Datos

• Análisis de dependencias.• Identificación de clases (agrupamiento de registros en clases).• Descripción de conceptos.• Detección de desviaciones, casos extremos o anomalías.

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Técnicas de la minería de datos

• Árboles de decisión y reglas de clasificación• Métodos de clasificación y regresiones no-lineales• Métodos basados en ejemplos prototípicos• Modelos gráficos de dependencias probabilísticas• Modelos relacionales

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Bibliografía• Fundamentos de bases de datos. Cuarta edición. Abraham

Silberschatz et al. McGraw Hill. Madrid. Ebook. 2002.

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