nuevastecnologiasuptll - Tumblr blog

[nuevastecnologiasuptll]

¡BIENVENIDO!

En este blog encontrarás información sobre el las nuevas tecnologías de base de datos y sus derivados.

Este blog fue creado por UMALY PÉREZ, C.I.: 27.555.981, estudiante de Informática, trayecto III, sección I del Instituto Politécnico Territorial de los Llanos “Juana Ramirez”

¡Esperamos que este blog sea de su agrado!

[nuevastecnologiasuptll]

Bases de datos orientadas por objeto

Definición de las bases de datos orientada a objetos

Primera y segunda generación de BDOO. OMG Y CORBA

La primera generación de Sistemas Gestores de Bases de Datos Orientadas a Objetos (SGBDOO) data de 1986 cuando la compañia Graphael lanza G-Base, en 1987 Servio Corp introdujo GemStone, luego en 1988 Ontologic lanza su sistema VBase y la empresa Simbolics lanza Statice. Todos ellos con la finalidad de apoyar lenguajes persistentes como los usados para la inteligencia artificial.

La segunda generación se caracterizó por emplear una arquitectura cliente-servidor, y puede considerarse a partir del lanzamiento de Ontos en 1989, así como de Objet Design, Objectivity y de Versant Objet Technology.

Experiencias, promesas, realidad y futuro

Las bases de datos orientadas a objetos fueron creadas para tener una interfaz limpia con un lenguaje de programación orientado a objetos, donde la aplicación requiere la flexibilidad  de una base de datos relacional que no tiene un rendimiento adecuado. Las BDOO pueden ser 100 veces más rápidas para ciertos tipos de aplicaciones. La vía orientada a objetos requiere una larga fase inicial de análisis, la mayoría de los proyectos de desarrollo de software son más cortos y requieren menos personas. La cantidad de código es significativamente menor.

            Los sistemas de bases de datos relacionales ofrecen lenguajes de acceso no basados en procedimientos, es decir declarativos (por ejemplo: select * from clientes; indica específicamente qué, de dónde y cómo se obtienen los datos ). En cambio los sistemas orientados a objetos son principalmente basados en procedimientos y no declarativos, lo que requieren menos optimizaciones pero más eficiente para consultas de objetos complejos.

Estándares

Carencia de un modelo de datos universal.

No hay ningún modelo de datos que esté universalmente aceptado para los SGBDOO y la mayoría de los modelos carecen una base teórica.

Carencia de experiencia. Todavía no se dispone del nivel de experiencia del que se dispone para los sistemas tradicionales.

Carencia de estándares. No Existe una carencia de estándares general para los SGBDOO.

[nuevastecnologiasuptll]

Bases de datos deductivas

Es un sistema de bases de datos que define reglas con las cuales se puede inferir información adicional a partir de los hechos almacenados en las bases de datos. Es decir, es un programa lógico que realiza un mapeo de relaciones base hacia hechos, y reglas que son usadas para definir nuevas relaciones en términos de las relaciones base y el procesamiento de consultas. Consta de las siguientes características:

Capacidad de expresar consultas por medio de reglas lógicas.

Permitir consultas recursivas y algoritmos eficientes para su evaluación.

 Contar con negaciones estratificadas.

Soportar objetos y conjuntos complejos.

Contar con métodos de optimización que garanticen la traducción de especificaciones dentro de planes eficientes de acceso.

Su lenguaje de definición de datos (DDL) es dataLog.

En lugar de relaciones entre entidades, aparecen los predicados; y en lugar de las tulpas aparecen los hechos.

Modelado semántico y uniformidad en la representación.

Necesidad de la interferencia en aplicaciones

Inferencia es una deducción o conclusión a la que se llega a partir de algo que se sabe que es cierto o falso. Los mecanismos de inferencia se aplican sobre los hechos y las reglas en una base de datos deductiva en particular, para lograr obtener más información a partir de los datos explícitos de la base. En datalog no existen instrucciones de control, Su ejecución se basa en dos conceptos: la unificación y el backtracking.

En la unificación cada objetivo determina un subconjunto de cláusulas susceptibles de ser ejecutadas. Cada una de ellas se denomina punto de elección. Datalog selecciona el primer punto de elección y sigue ejecutando el programa hasta determinar si el objetivo es verdadero o falso. En caso de ser falso entra en juego el backtracking, que consiste en deshacer todo lo ejecutado situando el programa en el mismo estado en el que estaba justo antes de llegar al punto de elección. Entonces se toma el siguiente punto de elección que estaba pendiente y se repite todo el proceso.

El lenguaje DATALOG puro

Es el lenguaje utilizado para la manipulación de las bases de datos deductivas y es sintácticamente un subconjunto del lenguaje Prolog. Hay dos tipos de Datalog: con recursión y sin recursión. Datalog sin recursión tiene el mismo poder expresivo que el álgebra relacional, mientras que  datalog con recursión permite expresar consultas que no se pueden satisfacer en SQL2.

Datalog es similar a prolog en su sintaxis, pero en su semántica operacional es diferente. La interpretación de una colección de predicados asigna cierto o falso a cada posible instancia de los predicados, donde los argumentos se escogen de un conjunto infinito de constantes. La interpretación se representa habitualmente por el conjunto de instancias verdaderas. Evalúa las consultas mediante la evaluación de cada regla y cada regla es evaluada examinando todos los hechos, ya sean hechos almacenados o hechos derivados, que unifican cada predicado en el cuerpo de una regla. Si alguna colección de hechos unifica con cada predicado en el cuerpo de una regla, se produce un nuevo hecho que corresponderá al encabezado de la regla.

Facilidades  de  la  negación  estratificada. Del modelaje conceptual al diseño de una base de datos deductiva.

Contar con negación estratificada permite la capacidad de modelado natural de objetos del mundo real, encapsulando su estructura y comportamiento, que proporcionan los modelos orientados a objetos; la capacidad de derivación de nuevos conocimiento a partir de datos existentes, suministrando vínculos del mundo real en forma de reglas, que proporcionan los modelos de datos deductivos; y además, la capacidad de almacenamiento persistente que proporcionan los sistemas administradores de bases de datos

[nuevastecnologiasuptll]

Bases de datos activas como proveedoras de mecanismos de apoyo a: reglas de integridad, mantenimiento de datos derivados, "Triggers", alertas y control de versiones.

Son aquellas bases de datos capaces de detectar situaciones de interés y de actuar en consecuencia. El mecanismo que se utiliza se parece a las reglas de producción utilizadas en el área de inteligencia artificial.   El poder especificar reglas con una serie de acciones que se ejecutan automáticamente cuando se producen ciertos eventos, es una de las mejoras de los sistemas de gestión de bases de datos que se consideran de gran importancia. Mediante estas reglas se puede hacer respetar reglas de integridad, generar datos derivados, controlar la seguridad o implementar reglas de negocio.  

El concepto de Bases de Datos Activas (SGBDA) se define en la capacidad del motor de manejar eventos al momento en que los datos sufren cambios como modificación, eliminación o actualización, es decir, cuando se producen ciertas condiciones ejecuta de forma automática ciertas acciones, además el motor de base de datos debe ser capaz de monitorizar y reaccionar ante eventos de manera oportuna y eficiente.

Estas características de reaccionar ante condiciones son definidas en el esquema de base de datos, de manera que, se elimina la responsabilidad de la aplicación que hace uso de la misma a gestionar tales eventos; la manera más común de definirlos en el esquema es a través de triggers, característica que maneja la gran mayoría de los motores de BD más conocidos en el mercado. La característica que se viene utilizando para especificar bases de datos activas es el modelo evento–condición–acción.

REGLAS DE INTEGRIDAD

La integridad en una base de datos es la corrección y exactitud de la información contenida. Además de conservar la seguridad en un sistema de bases de datos que permite el acceso a múltiples usuarios en tiempos paralelos.

TRIGGER

Un trigger o disparador es un objeto que se asocia con tablas y se almacena en la base de datos. Su nombre se deriva por el comportamiento que presentan en su funcionamiento, ya que se ejecutan cuando sucede algún evento sobre las tablas a las que se encuentra asociado. Los eventos que hacen que se ejecute un trigger son las operaciones de inserción (INSERT), borrado (DELETE) o actualización (UPDATE), ya que modifican los datos de una tabla.

La utilidad principal de un trigger es mejorar la gestión de la base de datos, ya que no requieren que un usuario los ejecute. Por lo tanto, son empleados para implementar las REGLAS DE NEGOCIO (tipo especial de integridad) de una base de datos. Una Regla de Negocio es cualquier restricción, requerimiento, necesidad o actividad especial que debe ser verificada al momento de intentar agregar, borrar o actualizar la información de una base de datos. Los triggers pueden prevenir errores en los datos, modificar valores de una vista, sincronizar tablas, entre otros.

CONTROL DE VERSIONES

Se llama control de versiones a la gestión de los diversos cambios que se realizan sobre los elementos de algún producto o una configuración del mismo. Una versión, revisión o edición de un producto, es el estado en el que se encuentra el mismo en un momento dado de su desarrollo o modificación.

Aunque un sistema de control de versiones puede realizarse de forma manual, es muy aconsejable disponer de herramientas que faciliten esta gestión dando lugar a los llamados sistemas de control de versiones o VCS (del inglés Version Control System). Estos sistemas facilitan la administración de las distintas versiones de cada producto desarrollado, así como las posibles especializaciones realizadas (por ejemplo, para algún cliente específico). Ejemplos de este tipo de herramientas son entre otros: CVS, Subversion, SourceSafe, ClearCase, Darcs, Bazaar, Plastic SCM, Git, SCCS, Mercurial, Perforce, Fossil SCM, Team Foundation Server.

El control de versiones se realiza principalmente en la industria informática para controlar las distintas versiones del código fuente dando lugar a los sistemas de control de código fuente o SCM (siglas del inglés Source Code Management). Sin embargo, los mismos conceptos son aplicables a otros ámbitos como documentos, imágenes, sitios web, etc.

[nuevastecnologiasuptll]

3 ejemplos de Triggers

Un trigger es parecido a un procedimiento almacenado, lo que lo diferencia es que el trigger puede ejecutarse al instante sin tener que ejecutarlo manualmente mediante una instrucción.

Entre sus características puedo mencionar las siguientes:

Se ejecuta en segundo plano.

Cumple con la función de validar datos, y los valida en base a los cumplimientos que se le solicita.

Son reactivos, se ejecutan hasta que reciben alguna instrucción como Insert, delete, etc.

3 EJEMPLOS DE TRIGGERS

1. 

a. Se crea una tabla en la base de datos “Northwind” para poder realizar el ejemplo.

b. Se crea un trigger que guardará automáticamente un ‘log’ cuando se elimine un dato en la tabla “Customers”.

c. Se comprueba que la tabla ejemplo que creamos este vacía.

d. Se elimina un dato de la tabla “Customers”.

e. Se revisará que el trigger se haya ejecutado haciendo un SELECT de la tabla que creamos.

Realizando el último paso podemos observar que el trigger ha funcionado, ha hecho el INSERT en la tabla que creamos.

2. En este ejemplo resolveremos un Trigger que nos permita mantener una copia de todos los clientes que se inserten en una base de datos de una tienda online. Para esto tendremos dos tablas: cliente y cliente_historico. Así, el siguiente TRIGGER insertará toda la información del cliente (nombre, dni, direccion) más una columna extra: fecha_registro.

3.  El siguiente TRIGGER insertará un valor nuevo en un campo único identificador tras una actualización de datos en la tabla usuario_web: