Examen Base De Datos PDF
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Este documento presenta un examen de base de datos que cubre temas como la introducción a las bases de datos, conceptos clave, modelos de bases de datos (como jerárquico, en red y relacional), sistemas gestores de bases de datos (SGBD), bases de datos distribuidas, bases de datos NoSQL y Big Data. El examen abarca una amplia gama de conocimientos en este campo.
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### **1. Introducción** La introducción menciona la omnipresencia de las bases de datos en nuestra vida diaria: desde el uso del móvil hasta actividades cotidianas como consultas médicas, compras en línea, o el uso de GPS. También destaca la importancia de entender cómo se gestionan los datos. ###...
### **1. Introducción** La introducción menciona la omnipresencia de las bases de datos en nuestra vida diaria: desde el uso del móvil hasta actividades cotidianas como consultas médicas, compras en línea, o el uso de GPS. También destaca la importancia de entender cómo se gestionan los datos. ### **2. Bases de Datos** Antes de las bases de datos, se utilizaban **ficheros** para organizar datos, pero estos presentaban problemas como **duplicación de información** e **incoherencia de datos**. Las bases de datos solucionan estos problemas al centralizar y organizar datos de manera eficiente, facilitando el acceso y uso para diferentes aplicaciones. ### **3. Conceptos Clave** - **Base de Datos (BD):** Colección estructurada de datos relacionados. - **Entidades:** Objetos de los que se almacena información (ej. cliente, producto). - **Atributos:** Características de las entidades (ej. nombre, precio). - **Registros:** Información de una entidad. - **Campos:** Donde se almacenan los atributos de cada registro. **Ventajas de las bases de datos:** - **Acceso múltiple:** Varias aplicaciones pueden acceder a los datos sin conflictos. - **Confidencialidad y seguridad:** Control de acceso a los datos. - **Independencia lógica y física:** Cambios físicos en el almacenamiento no afectan a las aplicaciones. - **Redundancia controlada:** Se minimiza la duplicación de datos. ### **4. Usos de las Bases de Datos** - **Usuarios:** Administradores, diseñadores, programadores y usuarios finales. - **Ámbitos de uso:** - **Banca:** Gestión de cuentas, transacciones. - **Transacciones de tarjeta de crédito:** Generación de extractos y registros. - **Medicina:** Historia clínica y biomedicina. - **Telecomunicaciones:** Registros de llamadas y facturación. ### **5. Modelos de Bases de Datos** - **Modelo Jerárquico:** Usa una estructura en árbol invertido con relaciones **padre/hijo**. Limitado por su rigidez y falta de flexibilidad. - **Modelo en Red:** Similar al jerárquico pero permite relaciones más complejas. Es más flexible pero también más complejo. - **Modelo Relacional:** Organiza los datos en **tablas bidimensionales**. Es el modelo más popular y utiliza **SQL**. - **Modelo Orientado a Objetos:** Permite trabajar con objetos y sus operaciones, incorporando conceptos de **encapsulación**, **herencia** y **polimorfismo**. - **Modelo Objeto-Relacional:** Combina características del modelo relacional y orientado a objetos. ### **6. Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGBD)** Los **SGBD** son software que permite **crear, almacenar, acceder** y **gestionar** bases de datos. Aseguran la **integridad**, **seguridad** y **eficiencia** en el acceso a la información. Los SGBD proporcionan: - **Independencia física:** Los datos se pueden almacenar en diferentes soportes sin afectar a las aplicaciones. - **Independencia lógica:** Cambios en los datos no afectan las aplicaciones. ### **7. Bases de Datos Distribuidas** - **Base de Datos Distribuida (BDD):** Conjunto de bases de datos distribuidas entre varios nodos. Los usuarios pueden acceder a los datos como si estuvieran en un único nodo. - **Ventajas:** - Acceso rápido y eficiente. - **Tolerancia a fallos** mediante replicación. - Flexibilidad en la incorporación de nuevos nodos. - **Desventajas:** - Mayor complejidad de coordinación entre nodos. - Costos de mantenimiento elevados. **Tipos de almacenamiento:** - **Réplica:** Múltiples copias de los mismos datos, mejorando la disponibilidad. - **Fragmentación:** Dividir los datos en fragmentos, distribuyéndolos entre nodos. ### **8. Bases de Datos NoSQL** - **NoSQL:** Bases de datos que no utilizan el modelo **relacional** ni el lenguaje SQL. Son más flexibles y escalables para manejar grandes volúmenes de datos **no estructurados**. - **Ventajas:** - **Escalabilidad horizontal**: Se añaden más nodos para mejorar el rendimiento. - Pueden manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente. - No tienen cuellos de botella típicos de los sistemas SQL. **Tipos de bases NoSQL:** - **Clave-Valor:** Almacenan pares clave-valor, ideales para búsquedas rápidas. Ejemplos: **Cassandra**, **BigTable**. - **Documentales:** Almacenan datos como documentos (JSON, XML). Ejemplos: **MongoDB**, **CouchDB**. - **En grafo:** Utilizan nodos y aristas para representar relaciones. Ejemplo: **Neo4j**. ### **9. Big Data** **Big Data** se refiere al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que no pueden ser procesados por herramientas tradicionales. - **Características (3Vs):** 1. **Volumen:** Grandes cantidades de datos. 2. **Velocidad:** Rapidez en la generación y procesamiento de datos. 3. **Variedad:** Diferentes tipos de datos (estructurados, semiestructurados, no estructurados). - **Herramientas de Big Data:** 1. **Hadoop:** Framework para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos. 2. **Spark:** Motor de procesamiento rápido para análisis en tiempo real. **Aplicaciones comunes:** - **Análisis predictivo:** Predicción de comportamientos futuros. - **Análisis en tiempo real:** Detección inmediata de patrones o anomalías. - **Optimización de procesos:** Mejora de la eficiencia operativa. ### **10. Inteligencia de Negocios (BI)** **Business Intelligence (BI)** es el uso de tecnologías y herramientas para recopilar, analizar y presentar datos, con el objetivo de tomar decisiones informadas. - **Componentes de BI:** 1. **Recolección de datos:** Integración de datos de diferentes fuentes. 2. **Almacenamiento de datos:** Almacenes de datos (Data Warehouses, Data Lakes). 3. **Análisis y procesamiento:** Técnicas de análisis de datos para extraer patrones. 4. **Visualización:** Presentación de los resultados mediante gráficos, dashboards interactivos. 5. **Toma de decisiones:** Utilización de los datos para mejorar procesos empresariales. **Tipos de análisis en BI:** - **Descriptivo:** ¿Qué ha pasado? - **Diagnóstico:** ¿Por qué pasó? - **Predictivo:** ¿Qué podría pasar? - **Prescriptivo:** ¿Qué debemos hacer?