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Avances tecnológicos sobre la base de datos

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Silvia Gomez Anaya

on 23 August 2013

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Transcript of Avances tecnológicos sobre la base de datos

1)Aumento en su capacidad de procesamiento de semántica
Los SGBD han ido evolucionando con el fin de incrementar su capacidad semántica, por lo que la información sobre los datos, control y procesos, que se encontraba dispersa en los programas ha ido migrando hacia el servidor de datos, promoviendo la aparición de nuevos tipos de sistemas que ya no tratan sólo datos, sino también procedimientos almacenados, objetos y conocimiento, estos nuevos tipos de SGBD los podemos clasificar en bases de datos activas, deductivas y orientadas a objetos.
Tratamiento de datos multimedia,
Del tiempo, de la seguridad de la incertidumbre

Los sistemas de bases de datos más conocidos en la actualidad, los relacionales, se caracterizan por gestionar de manera eficiente datos formateados con un moderado grado de seguridad. Sin embargo, las aplicaciones que están surgiendo para atender a nuevos tipos de negocio requieren:
♦ Soportar tipos de datos más sofisticados (voz, vídeo, imagen, texto, etc.),
♦ Tratar la dimensión temporal,
♦ Garantizar una mayor seguridad, y
♦ Manejar datos imprecisos.

principales problemas y retos
La interoperabilidad.
En la nueva tecnología relacionadas con la base de datos se a creado un paradigma denominado “Informática Móvil o Computación Nómada”
Avances tecnológicos sobre la base de datos
1.1)Bases de datos activas
Podemos definir el SGBD activo como aquel que, cuando se producen ciertas condiciones, ejecuta de forma automática, es decir, sin la intervención del usuario, las acciones especificadas de antemano en la fase de definición -intensión- de la base de datos, por ejemplo los mensajes de transacción realizadas con una tarjeta de crédito que llega a un número celular previamente registrado.
1.2)Bases de datos deductivas
Un SGBD deductivo es capaz de deducir hechos a partir de la base de datos extensional aplicando principios deductivos o reglas de deducción a esos hechos. EI SGBD deductivo gestiona, por tanto, reglas que definen conocimiento, permitiendo deducir nuevos hechos a partir de los almacenados en la base de datos y de otros derivados. Para ello utilizan la programación lógica como lenguaje de base y generalizan las bases de datos relacionales incorporando conocimiento de forma implícita.
Existen dos clasificaciones de este tipo de bases de datos:
Sistemas de gestión de bases de conocimiento: que poseen la capacidad de gestionar conocimiento complejo en lugar de datos simples.

Sistemas de bases de datos expertos: que tienen la capacidad de utilizar experiencia en un dominio particular de aplicación para resolver clases de problemas, o realizar proyecciones accediendo a una gran base de datos.



1.3)Bases de datos orientadas al objeto

Tradicionalmente, los datos y los procedimientos se han almacenado separadamente: los datos y sus relaciones en la base de datos y los procedimientos en los programas de aplicación. Un sistema SGBDOO lo que permite es combinar y relacionar los procedimientos de una entidad con sus datos.
Bases de datos paralelas
EI primer SGBD paralelo fue Teradata a mediados de la década pasada, que también fue la primera en superar la barrera del teradato, en 1992 con la base de datos de Wal-Mart. A finales de los ochenta, la versión 6 de Oracle también Hay que tener en cuenta, de todas maneras, que la escalabilidad de un sistema puede considerarse en tres aspectos:
♦ Potencia de CPU (número de CPU por nodo, número de nodos)
♦ Interconexión (bando de ancha, incremento de latencia de los mensajes)
♦ Espacio de disco y E/S (número de discos por canal de E/S, número de canales de E/S por nodo, etc.)


Bases de datos en memoria principal

En los sistemas de gestión de bases de datos en memoria principal (MMDB7) toda o una parte importante de la base de datos se ubica en memoria principal lo que elimina (o al menos disminuye) la necesidad de operaciones de entrada/salida.
Se podría diferenciar asi entre los SGBD residentes en memoria, respecto a las bases de datos actuales que serían residentes en disco (DRDB8). En efecto, la filosofía de las bases de datos en memoria es justamente la contraria a la de las bases de datos actuales, en las los datos residen en disco y en el momento de accederlos son llevados (transitoriamente) a memoria principal. En las bases de datos en memoria principal, los datos suelen residir en memoria, aunque puedan tener una copia de seguridad en disco.


Procesamiento de consultas
Los nuevos tipos de bases de datos necesitan que se mejore y se profundice considerablemente en todos los componentes que participan en la optimización de consultas

♦ Sistema de tipos, que mientras que en los SGBDR es simple (relación), en los SGBDO es más complejo.
♦ Encapsulamiento de los métodos con los datos, que hace mas difícil estimar el coste de ejecución de un método que el acceso a un dato, y permitir que el optimizador de consultas rompa el encapsulamiento y acceda a la información de forma directa.
♦ En los sistemas de bases de objetos las técnicas para optimizar las combinaciones (join) no tienen la importancia que poseen en las relacionales, ya que se tienen referencias a los objetos. Así, se han propuesto diversas técnicas de indexación, como las relaciones de soporte de acceso, que constituyen la materialización de cadenas de referencia recorridas frecuentemente.
♦ Objetos compuestos y herencia. Los objetos compuestos se acceden mediante “expresiones de camino” que es un tema difícil para optimizar, al igual que el acceso a lo largo de una jerarquía de generalización.
♦ Modelos de objetos, que varían bastante de uno a otro, lo que hace que las técnicas que sirven para un modelo no se puedan aplicar a otros.

•Bases de datos distribuidas
Se centro en sistemas que permitan a los usuarios acceso trasparente e integrado a una colección de bases de datos.
 De red.
 De replicación
 De fragmentación.
Actualmente parece uqe la trasparencia e integración pueden ser requisitos incompatibles con la autonomía y heterogenidad.
 Distribucion, en la que se considera que los datos pueden estar distribuidos físicamente entre multiples nodos, o bien almacenados en unos solo
 Autonomia, que se refiere al control de la distribución e indica el grado en el que un SGBD puede operar de forma independiente.
 Heterogeneidad, Plataforma, SGBD, semántica de la base de datos.
Retos de base de datos distribuidas.
 Problemas de escalamiento de red.
 Diseño de base de datos
 Procesamientos de consultas distribuidas.
 Procesamientos de transacciones distribuidas
 Integración con sistemas operativos.

•Base de datos e infopistas.
En la actualidad prácticamente todos los fabricantes anuncian sus producos como la mejor bases de datos para Web.
La web añade una nueva dimensión a tres bases de datos aportando tres elementos.
 Nueva tecnología de IGU(Interfaces Graficas de Usuario), mediante los visualizadores (browsers).
 Nuevo modelo cliente/servidor(protocolo HTTP)
 Un mecanismo de hiperenlaces entre bases de datos.


•Base de datos federadas y multibases de datos.
Existen varias razones que han incrementado la necesidad de los SGBD federados.
 La sustitución de las prácticas tradicionales de procesamiento de datos por base de datos.
 La poliferacion de bases de datos heterogeneas en la empresas, en las que a veces cada departamento tiene su propio gestor de base de datos.
 La compartición de datos de diversas bases de datos en la empresa.
 Autonomia de diseño
 Autonomia de ejecución
 Autonomia de comunicación.


•Base de datos móviles.

Desconexion No hay que olvidar que losterminales móviles están a menudo desconestados.
 Pequeños tamaño y peso de los terminales, que entre otras cosas hace necesario buscar protocolos y algoritmos eficientes en “energía”, debido a las restricciones de baterías que presentan este tipo de equipos

Bases de Datos Difusas
Dentro de la misma línea que pretende tratar con datos y consultas imprecisas, también se han introducido los denominados Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales Difusos (FRDBS1), basados en la teoría de conjuntos difusos.
Un conjunto difuso es un conjunto de elementos en el que cada uno tiene un valor (entre 0 y 1) que indica el grado de pertenencia al conjunto. Así, se puede considerar que los valores de los atributos en un dominio o las tuplas a una relación tienen asociado un grado de pertenencia. En VILA et al. (1994) se puede encontrar una definición formal de base de datos difusa.
Aunque a alguno le suene a ciencia-ficción, este tipo de bases de datos resultan muy útiles ya que, como señala PARSONS (1996), “casi toda la información que manejamos acerca del mundo rea/ es incompleta, imprecisa, Incierta o vaga2”.

Bases de Datos Temporales
En un sentido más estricto, se conocen como bases de datos temporales aquellas que gestionan la historia, pudiendo contemplar dos dimensiones del “tiempo”:
♦ Tiempo válido, en el que un hecho es verdadero en el mundo real (con independencia de su registro en la base de datos).
♦ Tiempo de transacción, durante el cual el hecho estuvo presente en la base de datos.

Bases de Datos Seguras
Aunque existen algunas propuestas para extender el modelo E/R con el fin de poder especificar el nivel de seguridad de las entidades y atributos de una base de datos, véase SMITH (1991); la aportación en estos momentos más importante, a nuestro juicio, la constituye la metodología MOMT, MARKS et al. (1996). Esta metodología, que como su nombre indica está basada en OMT de Rumbaugh, consta también de tres fases: análisis, diseño del sistema y diseño del objeto.
En la fase de análisis se describe el sistema desde tres puntos de vista:
♦ EI modelo de objetos que representa los aspectos estructurales y que pretende controlar ciertos tipos de inferencias no autorizadas.
♦ EI modelo dinámico que representa los aspectos de control de las aplicaciones.
♦ EI modelo funcional que representa los aspectos transformacionales.
Durante la fase de diseño del sistema se diseña la base de datos multinivel y, durante la fase de diseño de objetos se determinan los detalles del sistema.
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