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Base de Datos y la relación con los Sistemas de Información
Normalización de las bases de datos
Es una técnica clave utilizada en el diseño de bases de datos relacionales para garantizar la integridad de los datos y reducir la redundancia.
Primera Forma Normal (1FN)
Esta forma normal establece que cada columna en una tabla debe contener valores atómicos y no repetitivos
Segunda Forma Normal (2FN)
Establece que todas las columnas de una tabla deben depender de la clave primaria de la tabla.
Tercera Forma Normal (3FN)
Establece que no debe haber dependencias transitivas entre las columnas de una tabla
Forma Normal de Boyce-Codd (BCNF)
Se aplica cuando una tabla tiene múltiples claves candidatas y garantiza que no haya dependencias funcionales entre los atributos no clave de la tabla
Modelo relacional, diseño lógico y físico
Modelo relacional
Modelo de datos utilizado en bases de datos relacionales que representa los datos en forma de tablas o relaciones. Cada tabla tiene una serie de columnas que representan los diferentes atributos de los datos y una serie de filas que representan las instancias de los datos.
Vinculadas mediante claves primarias y claves foráneas, lo que permite establecer relaciones entre diferentes tablas. Restricciones de integridad, que garantizan que los datos sean coherentes y precisos.
Operaciones: selección, inserción, actualización y eliminación de datos. Operadores para combinar datos de múltiples tablas, filtrar datos y ordenar los resultados.
Altamente escalable, alta disponibilidad y alta concurrencia, flexible y se puede adaptar a diferentes requisitos de aplicación, no es ideal para manejar datos no estructurados como imágenes, videos y texto
Diseño lógico
Estructura lógica de la base de datos, incluyendo las tablas, las relaciones entre ellas y las restricciones de integridad.
Implica la identificación de los requerimientos de los usuarios, la determinación de las entidades, atributos y relaciones en la base de datos, y la normalización de la estructura de datos para reducir la redundancia y asegurar la integridad de los datos.
Diseño físico
Refiere a la implementación real de la base de datos en el hardware, incluyendo la ubicación de los archivos y la configuración de la base de datos en el sistema operativo
Software de gestión de bases de datos adecuado, la definición de la estructura física de la base de datos y la optimización del rendimiento.
Elementos y características
Base de datos centralizada
Datos almacenados en un solo lugar y son accesibles a través de un sistema centralizado.
Estructura de datos predefinida planificada antes de su implementación.
El control y la administración de la base de datos se encuentran en un solo lugar, permite gestión más sencilla
Seguridad y privacidad: control más riguroso y una mayor seguridad en la gestión de los datos
Disponibilidad: los datos están almacenados en un solo lugar y son más fáciles de administrar y gestionar
Si la base de datos se vuelve demasiado grande, puede ser difícil de administrar y puede afectar su rendimiento.
Base de datos distribuída
Los datos están distribuidos en diferentes ubicaciones geográficas y son accesibles a través de una red de computadoras
Fragmentación de datos: se utiliza para dividir la base de datos en diferentes fragmentos, lo que permite que los datos se distribuyan a través de diferentes ubicaciones geográficas
Cada sitio que contiene datos es autónomo y puede tomar sus propias decisiones sobre cómo almacenar y gestionar los datos.
Replicación de datos: copia de datos en diferentes ubicaciones geográficas para aumentar la disponibilidad y mejorar el rendimiento de la base de datos
Transparencia de la base de datos: capacidad de los usuarios de acceder a los datos sin conocer la ubicación exacta o la forma en que se almacenan
Coordinación y control de transacciones: para garantizar la coherencia y la integridad de los datos.
Escalabilidad: pueden manejar grandes cantidades de datos y un gran número de usuarios sin afectar el rendimiento
Base de datos NoSQL
Escalabilidad horizontal
poder agregar más nodos de procesamiento para aumentar la capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos.
Estructura flexible
no es necesario definir un esquema de tabla antes de almacenar datos. Esto ofrece más flexibilidad en la gestión de datos.
Alto rendimiento
diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos con rapidez y eficiencia.
Disponibilidad y tolerancia a fallos
resistentes a fallos y para garantizar que los datos estén siempre disponibles para su acceso.
Distribución geográfica
permite la replicación de datos en diferentes nodos de procesamiento y mejorar la disponibilidad y el rendimiento.
Sistemas gestores de base de datos (SGBD)
Para bases de datos relacionales
SQL (Structured Query Language)
Recopilación de datos con relaciones predefinidas entre ellos. Se organizan como un conjunto de tablas con columnas y filas.
Propiedades: Modelo, Esquema, Lenguaje, Arquitectura, Operación Multiusuario, Coherencia, Seguridad y protección
Extensiones: PL/SQL (Procedural Language/SQL) y T-SQL (Transact-SQL). Utilizan clave principal y claves foráneas.
Ejemplos: Microsoft SQL Server, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle Database, SQLite
Para bases de datos NOSQL
Datos no estructurados o semi-estructurados y ofrecen una flexibilidad que los sistemas de bases de datos SQL no tienen.
MongoDB: de código abierto que se utiliza en aplicaciones web y móviles. Cassandra: diseñado para manejar grandes cantidades de datos en múltiples servidores. Couchbase: combina la capacidad de un SGBD de documentos y de un SGBD de clave-valor.
Redis: de memoria en caché que se utiliza para acelerar el acceso a datos en aplicaciones web. HBase: se utiliza para aplicaciones de Big Data. Amazon DynamoDB: de alta disponibilidad y escalabilidad. OrientDB: de múltiples modelos que soporta tanto el modelo de documentos como el modelo de grafos.
Google Cloud Datastore: escalable que se utiliza en aplicaciones web y móviles. Apache CouchDB: se utiliza en aplicaciones web y móviles. Neo4j: de grafos utilizado para aplicaciones que requieren la representación de relaciones complejas entre los datos.
Para bases de datos centralizadas
Los datos se almacenan en un solo lugar, generalmente en un servidor centralizado, y los usuarios acceden a ellos a través de una red.
MySQL: de código abierto utilizado en aplicaciones web y empresariales. Oracle Database: de pago utilizado en grandes empresas y aplicaciones críticas. Microsoft SQL Server: de pago utilizado en entornos empresariales y aplicaciones web.
PostgreSQL: de código abierto utilizado en aplicaciones web y empresariales. IBM DB2: de pago utilizado en aplicaciones empresariales y sistemas de mainframe. SQLite: de código abierto utilizado en aplicaciones móviles y embebidas. Microsoft Access: de pago utilizado en pequeñas y medianas empresas.
