No existe un clima agradable de trabajo
Se planifica incorrectamente
Existe negatividad y egoísmo en el grupo
Los miembros están desmotivados y no son perseverantes
Los involucrados no se sienten parte del grupo
No se da la confianza mutua
Los objetivos a cumplir no están claros
miércoles, 9 de junio de 2010
¿Qué es un equipo de trabajo?
No debemos confundir "trabajar en equipo" con "equipo de trabajo". Son dos conceptos que van de la mano, pero que poseen diferentes significados. El equipo de trabajo implica el grupo humano en sí, cuyas habilidades y destrezas permitirán alcanzar el objetivo final. Sus integrantes deben estar bien organizados, tener una mentalidad abierta y dinámica alineada con la misión y visión de la empresa.
El miembro del equipo de trabajo debe producir para obtener mejores resultados, centrarse en los procesos para alcanzar metas, integrarse con sus compañeros, ser creativo a la hora de solucionar problemas, ser tolerante con los demás, tomar en cuenta a sus colegas y aceptar sus diferencias, obviar aquellas discusiones que dividan al grupo y ser eficiente, más que eficaz.
El miembro del equipo de trabajo debe producir para obtener mejores resultados, centrarse en los procesos para alcanzar metas, integrarse con sus compañeros, ser creativo a la hora de solucionar problemas, ser tolerante con los demás, tomar en cuenta a sus colegas y aceptar sus diferencias, obviar aquellas discusiones que dividan al grupo y ser eficiente, más que eficaz.
¿Por qué trabajar en equipo?
El éxito de las empresas depende, en gran medida, de la compenetración, comunicación y compromiso que pueda existir entre sus empleados. Cuando éstos trabajan en equipo, las actividades fluyen de manera más rápida y eficiente. Sin embargo, no es fácil que los miembros de un mismo grupo se entiendan entre sí con el objeto de llegar a una conclusión final.
Cada uno de nosotros piensa diferente al otro y, a veces, creemos que "nuestra opinión" impera sobre la de nuestro compañero, sin embargo ¿cómo podemos llegar a un equilibrio? Precisamente allí es que está la clave del éxito, en saber cómo desenvolvernos con un grupo de personas cuyas habilidades, formas de pensar y disposición para trabajar, en algunas ocasiones, difieren de las nuestras.
Cada uno de nosotros piensa diferente al otro y, a veces, creemos que "nuestra opinión" impera sobre la de nuestro compañero, sin embargo ¿cómo podemos llegar a un equilibrio? Precisamente allí es que está la clave del éxito, en saber cómo desenvolvernos con un grupo de personas cuyas habilidades, formas de pensar y disposición para trabajar, en algunas ocasiones, difieren de las nuestras.
Trabajo en equipo
Qué es trabajar en equipo
De por sí la palabra "equipo" implica la inclusión de más de una persona, lo que significa que el objetivo planteado no puede ser logrado sin la ayuda de todos sus miembros, sin excepción. Es como un juego de fútbol: todos los miembros del equipo deben colaborar y estar en la misma sintonía para poder ganar. El futbolista no debe jugar por sí solo, tiene que tomar en cuenta el hecho de que forma parte de un equipo. Solemos pensar que el trabajo en equipo sólo incluye la reunión de un grupo de personas, sin embargo, significa mucho más que eso.
Trabajar en equipo implica compromiso, no es sólo la estrategia y el procedimiento que la empresa lleva a cabo para alcanzar metas comunes. También es necesario que exista liderazgo, armonía, responsabilidad, creatividad, voluntad, organización y cooperación entre cada uno de los miembros. Este grupo debe estar supervisado por un líder, el cual debe coordinar las tareas y hacer que sus integrantes cumplan con ciertas reglas.
De por sí la palabra "equipo" implica la inclusión de más de una persona, lo que significa que el objetivo planteado no puede ser logrado sin la ayuda de todos sus miembros, sin excepción. Es como un juego de fútbol: todos los miembros del equipo deben colaborar y estar en la misma sintonía para poder ganar. El futbolista no debe jugar por sí solo, tiene que tomar en cuenta el hecho de que forma parte de un equipo. Solemos pensar que el trabajo en equipo sólo incluye la reunión de un grupo de personas, sin embargo, significa mucho más que eso.
Trabajar en equipo implica compromiso, no es sólo la estrategia y el procedimiento que la empresa lleva a cabo para alcanzar metas comunes. También es necesario que exista liderazgo, armonía, responsabilidad, creatividad, voluntad, organización y cooperación entre cada uno de los miembros. Este grupo debe estar supervisado por un líder, el cual debe coordinar las tareas y hacer que sus integrantes cumplan con ciertas reglas.
Formas Normales
Las formas normales son aplicadas a las tablas de una base de datos. Decir que una base de datos está en la forma normal N es decir que todas sus tablas están en la forma normal N.
En general, las primeras tres formas normales son suficientes para cubrir las necesidades de la mayoría de las bases de datos. El creador de estas 3 primeras formas normales (o reglas) fue Edgar F. Codd.[1]
Primera Forma Normal (1FN)
Primera forma normal
Una tabla está en Primera Forma Normal si:
Todos los atributos son atómicos. Un atributo es atómico si los elementos del dominio son indivisibles, mínimos.
La tabla contiene una clave primaria.
La clave primaria no contiene atributos nulos.
No posee ciclos repetitivos.
No debe de existir variación en el número de columnas.
Una columna no puede tener múltiples valores. Los datos son atómicos. (Si a cada valor de X le pertenece un valor de Y, entonces a cada valor de Y le pertenece un valor de X)
Esta forma normal elimina los valores repetidos dentro de una BD
Segunda Forma Normal (2FN)
Segunda forma normal
Independencia Funcional. Una relación está en 2FN si está en 1FN y si los atributos que no forman parte de ninguna clave dependen de forma completa de la clave principal. Es decir que no existen dependencias parciales.
En otras palabras podríamos decir que la segunda forma normal está basada en el concepto de dependencia completamente funcional. Una dependencia funcional es completamente funcional si al eliminar los atributos A de X significa que la dependencia no es mantenida, esto es que A Є X, (X – {A}) -x-> Y. Una dependencia funcional es una dependencia parcial si hay algunos atributos que pueden ser eliminados de X y la dependencia todavía se mantiene, esto es A Є X, (X – {A}) -> Y.
Por ejemplo {DNI, ID_PROYECTO} HORAS_TRABAJO (con el DNI de un empleado y el ID de un proyecto sabemos cuántas horas de trabajo por semana trabaja un empleado en dicho proyecto) es completamente dependiente dado que ni DNI HORAS_TRABAJO ni ID_PROYECTO HORAS_TRABAJO mantienen la dependencia. Sin embargo {DNI, ID_PROYECTO} NOMBRE_EMPLEADO es parcialmente dependiente dado que DNI NOMBRE_EMPLEADO mantiene la dependencia.
Tercera Forma Normal (3FN)
Tercera forma normal
La tabla se encuentra en 3FN si es 2FN y si no existe ninguna dependencia funcional transitiva entre los atributos que no son clave.
Un ejemplo de este concepto sería que, una dependencia funcional X->Y en un esquema de relación R es una dependencia transitiva si hay un conjunto de atributos Z que no es un subconjunto de alguna clave de R, donde se mantiene X->Z y Z->Y.
Por ejemplo, la dependencia SSN->DMGRSSN es una dependencia transitiva en EMP_DEPT de la siguiente figura. Decimos que la dependencia de DMGRSSN el atributo clave SSN es transitiva vía DNUMBER porque las dependencias SSN→DNUMBER y DNUMBER→DMGRSSN son mantenidas, y DNUMBER no es un subconjunto de la clave de EMP_DEPT. Intuitivamente, podemos ver que la dependencia de DMGRSSN sobre DNUMBER es indeseable en EMP_DEPT dado que DNUMBER no es una clave de EMP_DEPT.
En general, las primeras tres formas normales son suficientes para cubrir las necesidades de la mayoría de las bases de datos. El creador de estas 3 primeras formas normales (o reglas) fue Edgar F. Codd.[1]
Primera Forma Normal (1FN)
Primera forma normal
Una tabla está en Primera Forma Normal si:
Todos los atributos son atómicos. Un atributo es atómico si los elementos del dominio son indivisibles, mínimos.
La tabla contiene una clave primaria.
La clave primaria no contiene atributos nulos.
No posee ciclos repetitivos.
No debe de existir variación en el número de columnas.
Una columna no puede tener múltiples valores. Los datos son atómicos. (Si a cada valor de X le pertenece un valor de Y, entonces a cada valor de Y le pertenece un valor de X)
Esta forma normal elimina los valores repetidos dentro de una BD
Segunda Forma Normal (2FN)
Segunda forma normal
Independencia Funcional. Una relación está en 2FN si está en 1FN y si los atributos que no forman parte de ninguna clave dependen de forma completa de la clave principal. Es decir que no existen dependencias parciales.
En otras palabras podríamos decir que la segunda forma normal está basada en el concepto de dependencia completamente funcional. Una dependencia funcional es completamente funcional si al eliminar los atributos A de X significa que la dependencia no es mantenida, esto es que A Є X, (X – {A}) -x-> Y. Una dependencia funcional es una dependencia parcial si hay algunos atributos que pueden ser eliminados de X y la dependencia todavía se mantiene, esto es A Є X, (X – {A}) -> Y.
Por ejemplo {DNI, ID_PROYECTO} HORAS_TRABAJO (con el DNI de un empleado y el ID de un proyecto sabemos cuántas horas de trabajo por semana trabaja un empleado en dicho proyecto) es completamente dependiente dado que ni DNI HORAS_TRABAJO ni ID_PROYECTO HORAS_TRABAJO mantienen la dependencia. Sin embargo {DNI, ID_PROYECTO} NOMBRE_EMPLEADO es parcialmente dependiente dado que DNI NOMBRE_EMPLEADO mantiene la dependencia.
Tercera Forma Normal (3FN)
Tercera forma normal
La tabla se encuentra en 3FN si es 2FN y si no existe ninguna dependencia funcional transitiva entre los atributos que no son clave.
Un ejemplo de este concepto sería que, una dependencia funcional X->Y en un esquema de relación R es una dependencia transitiva si hay un conjunto de atributos Z que no es un subconjunto de alguna clave de R, donde se mantiene X->Z y Z->Y.
Por ejemplo, la dependencia SSN->DMGRSSN es una dependencia transitiva en EMP_DEPT de la siguiente figura. Decimos que la dependencia de DMGRSSN el atributo clave SSN es transitiva vía DNUMBER porque las dependencias SSN→DNUMBER y DNUMBER→DMGRSSN son mantenidas, y DNUMBER no es un subconjunto de la clave de EMP_DEPT. Intuitivamente, podemos ver que la dependencia de DMGRSSN sobre DNUMBER es indeseable en EMP_DEPT dado que DNUMBER no es una clave de EMP_DEPT.
Claves
Una clave primaria es aquella columna (pueden ser también dos columnas o más) que identifica únicamente a esa fila. La clave primaria es un identificador que va a ser único para cada fila. Se acostumbra a poner la clave primaria como la primera columna de la tabla pero esto no tiene que ser necesario, si no es más una conveniencia. Muchas veces la clave primaria es autonumérica.
En una tabla puede que tengamos más de una clave, en tal caso se puede escoger una para ser la clave primaria, las demás claves son las claves candidatas. Además es la posible clave primaria.
Una clave ajena (foreign key o clave foránea) es aquella columna que existiendo como dependiente en una tabla, es a su vez clave primaria en otra tabla.
Una clave alternativa es aquella clave candidata que no ha sido seleccionada como clave primaria, pero que también puede identificar de forma única a una fila dentro de una tabla. Ejemplo: Si en una tabla clientes definimos el número de documento (id_cliente) como clave primaria, el número de seguro social de ese cliente podría ser una clave alternativa. En este caso no se usó como clave primaria porque es posible que no se conozca ese dato en todos los clientes.
Una clave compuesta es una clave que está compuesta por más de una columna.
En una tabla puede que tengamos más de una clave, en tal caso se puede escoger una para ser la clave primaria, las demás claves son las claves candidatas. Además es la posible clave primaria.
Una clave ajena (foreign key o clave foránea) es aquella columna que existiendo como dependiente en una tabla, es a su vez clave primaria en otra tabla.
Una clave alternativa es aquella clave candidata que no ha sido seleccionada como clave primaria, pero que también puede identificar de forma única a una fila dentro de una tabla. Ejemplo: Si en una tabla clientes definimos el número de documento (id_cliente) como clave primaria, el número de seguro social de ese cliente podría ser una clave alternativa. En este caso no se usó como clave primaria porque es posible que no se conozca ese dato en todos los clientes.
Una clave compuesta es una clave que está compuesta por más de una columna.
Dependencia [editar]
Dependencia funcional
B es funcionalmente dependiente de A.Una dependencia funcional es una conexión entre uno o más atributos. Por ejemplo si conocemos el valor de FechaDeNacimiento podemos conocer el valor de Edad.
Las dependencias funcionales del sistema se escriben utilizando una flecha, de la siguiente manera:
FechaDeNacimiento Edad
Aquí a FechaDeNacimiento se le conoce como un determinante. Se puede leer de dos formas FechaDeNacimiento determina a Edad o Edad es funcionalmente dependiente de FechaDeNacimiento. De la normalización (lógica) a la implementación (física o real) puede ser sugerible tener éstas dependencias funcionales para lograr la eficiencia en las tablas.
Propiedades de la Dependencia funcional [editar]Existen 3 axiomas de Armstrong:
Dependencia funcional Reflexiva
Si "y" está incluido en "x" entonces x y
Si la dirección o el nombre de una persona están incluidos en el DNI, entonces con el DNI podemos determinar la dirección o su nombre.
Dependencia funcional Aumentativa [editar] entonces
DNI nombre
DNI,dirección nombre,dirección
Si con el DNI se determina el nombre de una persona, entonces con el DNI más la dirección también se determina el nombre o su dirección.
Dependencia funcional transitiva
Dependencia funcional transitiva.Sean X, Y, Z tres atributos (o grupos de atributos) de la misma entidad. Si Y depende funcionalmente de X y Z de Y, pero X no depende funcionalmente de Y, se dice entonces que Z depende transitivamente de X. Simbólicamente sería:
X Y Z entonces X Z
FechaDeNacimiento Edad
Edad Conducir
FechaDeNacimiento Edad Conducir
Entonces tenemos que FechaDeNacimiento determina a Edad y la Edad determina a Conducir, indirectamente podemos saber a través de FechaDeNacimiento a Conducir (En muchos países, una persona necesita ser mayor de cierta edad para poder conducir un automóvil, por eso se utiliza este ejemplo).
Propiedades deducidas
Unión [editar] y entonces
Pseudo-transitiva [editar] y entonces
Descomposición [editar] y z está incluido en y entonces
B es funcionalmente dependiente de A.Una dependencia funcional es una conexión entre uno o más atributos. Por ejemplo si conocemos el valor de FechaDeNacimiento podemos conocer el valor de Edad.
Las dependencias funcionales del sistema se escriben utilizando una flecha, de la siguiente manera:
FechaDeNacimiento Edad
Aquí a FechaDeNacimiento se le conoce como un determinante. Se puede leer de dos formas FechaDeNacimiento determina a Edad o Edad es funcionalmente dependiente de FechaDeNacimiento. De la normalización (lógica) a la implementación (física o real) puede ser sugerible tener éstas dependencias funcionales para lograr la eficiencia en las tablas.
Propiedades de la Dependencia funcional [editar]Existen 3 axiomas de Armstrong:
Dependencia funcional Reflexiva
Si "y" está incluido en "x" entonces x y
Si la dirección o el nombre de una persona están incluidos en el DNI, entonces con el DNI podemos determinar la dirección o su nombre.
Dependencia funcional Aumentativa [editar] entonces
DNI nombre
DNI,dirección nombre,dirección
Si con el DNI se determina el nombre de una persona, entonces con el DNI más la dirección también se determina el nombre o su dirección.
Dependencia funcional transitiva
Dependencia funcional transitiva.Sean X, Y, Z tres atributos (o grupos de atributos) de la misma entidad. Si Y depende funcionalmente de X y Z de Y, pero X no depende funcionalmente de Y, se dice entonces que Z depende transitivamente de X. Simbólicamente sería:
X Y Z entonces X Z
FechaDeNacimiento Edad
Edad Conducir
FechaDeNacimiento Edad Conducir
Entonces tenemos que FechaDeNacimiento determina a Edad y la Edad determina a Conducir, indirectamente podemos saber a través de FechaDeNacimiento a Conducir (En muchos países, una persona necesita ser mayor de cierta edad para poder conducir un automóvil, por eso se utiliza este ejemplo).
Propiedades deducidas
Unión [editar] y entonces
Pseudo-transitiva [editar] y entonces
Descomposición [editar] y z está incluido en y entonces
Terminología relacional equivalente
Relación = tabla o archivo
Tupla = registro, fila o renglón
Atributo = columna o campo
Clave = llave o código de identificación
Clave Candidata = superclave mínima
Clave Primaria = clave candidata elegida
Clave Ajena = clave externa o clave foránea
Clave Alternativa = clave secundaria
Dependencia Multivaluada = dependencia multivalor
RDBMS = Del inglés Relational Data Base Manager System que significa, Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales.
1FN = Significa, Primera Forma Normal o 1NF del inglés First Normal Form.
Los términos Relación, Tupla y Atributo derivan del álgebra y cálculo relacional, que constituyen la fuente teórica del modelo de base de datos relacional.
Todo atributo en una tabla tiene un dominio, el cual representa el conjunto de valores que el mismo puede tomar. Una instancia de una tabla puede verse entonces como un subconjunto del producto cartesiano entre los dominios de los atributos. Sin embargo, suele haber algunas diferencias con la analogía matemática, ya que algunos RDBMS permiten filas duplicadas, entre otras cosas. Finalmente, una tupla puede
Tupla = registro, fila o renglón
Atributo = columna o campo
Clave = llave o código de identificación
Clave Candidata = superclave mínima
Clave Primaria = clave candidata elegida
Clave Ajena = clave externa o clave foránea
Clave Alternativa = clave secundaria
Dependencia Multivaluada = dependencia multivalor
RDBMS = Del inglés Relational Data Base Manager System que significa, Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales.
1FN = Significa, Primera Forma Normal o 1NF del inglés First Normal Form.
Los términos Relación, Tupla y Atributo derivan del álgebra y cálculo relacional, que constituyen la fuente teórica del modelo de base de datos relacional.
Todo atributo en una tabla tiene un dominio, el cual representa el conjunto de valores que el mismo puede tomar. Una instancia de una tabla puede verse entonces como un subconjunto del producto cartesiano entre los dominios de los atributos. Sin embargo, suele haber algunas diferencias con la analogía matemática, ya que algunos RDBMS permiten filas duplicadas, entre otras cosas. Finalmente, una tupla puede
Normalización de bases de datos
Para otros usos de este término, véase Normalización (desambiguación).
El proceso de normalización de bases de datos consiste en aplicar una serie de reglas a las relaciones obtenidas tras el paso del modelo entidad-relación al modelo relacional.
Las bases de datos relacionales se normalizan para:
Evitar la redundancia de los datos.
Evitar problemas de actualización de los datos en las tablas.
Proteger la integridad de los datos.
En el modelo relacional es frecuente llamar tabla a una relación, aunque para que una tabla sea considerada como una relación tiene que cumplir con algunas restricciones:
Cada columna debe tener su nombre único.
No puede haber dos filas iguales. No se permiten los duplicados.
Todos los datos en una columna deben ser del mismo tipo.
El proceso de normalización de bases de datos consiste en aplicar una serie de reglas a las relaciones obtenidas tras el paso del modelo entidad-relación al modelo relacional.
Las bases de datos relacionales se normalizan para:
Evitar la redundancia de los datos.
Evitar problemas de actualización de los datos en las tablas.
Proteger la integridad de los datos.
En el modelo relacional es frecuente llamar tabla a una relación, aunque para que una tabla sea considerada como una relación tiene que cumplir con algunas restricciones:
Cada columna debe tener su nombre único.
No puede haber dos filas iguales. No se permiten los duplicados.
Todos los datos en una columna deben ser del mismo tipo.
Modelos de bases de datos
Además de la clasificación por la función de las bases de datos, éstas también se pueden clasificar de acuerdo a su modelo de administración de datos.
Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos.
Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:
Bases de datos jerárquicas
Artículo principal: Base de datos jerárquica
Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.
Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento.
Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.
Base de datos de red
Artículo principal: Base de datos de red
Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).
Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.
Bases de datos transaccionales
Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a grandes velocidades, estas bases son muy poco comunes y están dirigidas por lo general al entorno de análisis de calidad, datos de producción e industrial, es importante entender que su fin único es recolectar y recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto la redundancia y duplicación de información no es un problema como con las demás bases de datos, por lo general para poderlas aprovechar al máximo permiten algún tipo de conectividad a bases de datos relacionales.
Bases de datos relacionales
Artículo principal: Modelo relacional
Artículo principal: Base de datos relacional
Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).
En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.
El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.
Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.
Durante los años 80 la aparición de dBASE produjo una revolución en los lenguajes de programación y sistemas de administración de datos. Aunque nunca debe olvidarse que dBase no utilizaba SQL como lenguaje base para su gestión.
Bases de datos multidimensionales
Artículo principal: Base de datos multidimensional
Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas, como creación de Cubos OLAP. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales (una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien representan dimensiones de la tabla, o bien representan métricas que se desean estudiar.
Bases de datos orientadas a objetos
Artículo principal: Base de datos orientada a objetos
Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos, trata de almacenar en la base de datos los objetos completos (estado y comportamiento).
Una base de datos orientada a objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos importantes del paradigma de objetos:
Encapsulación - Propiedad que permite ocultar la información al resto de los objetos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.
Herencia - Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento dentro de una jerarquía de clases.
Polimorfismo - Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada a distintos tipos de objetos.
En bases de datos orientadas a objetos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación (llamada función) se especifica en dos partes. La interfaz (o signatura) de una operación incluye el nombre de la operación y los tipos de datos de sus argumentos (o parámetros). La implementación (o método) de la operación se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz. Los programas de aplicación de los usuarios pueden operar sobre los datos invocando a dichas operaciones a través de sus nombres y argumentos, sea cual sea la forma en la que se han implementado. Esto podría denominarse independencia entre programas y operaciones.
SQL:2003, es el estándar de SQL92 ampliado, soporta los conceptos orientados a objetos y mantiene la compatibilidad con SQL92.
Bases de datos documentales
Permiten la indexación a texto completo, y en líneas generales realizar búsquedas más potentes. Tesaurus es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.
Bases de datos deductivas
Un sistema de base de datos deductiva, es un sistema de base de datos pero con la diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se basa principalmente en reglas y hechos que son almacenados en la base de datos. Las bases de datos deductivas son también llamadas bases de datos lógicas, a raíz de que se basa en lógica matemática.
Gestión de bases de datos distribuida
La base de datos está almacenada en varias computadoras conectadas en red. Surgen debido a la existencia física de organismos descentralizados. Esto les da la capacidad de unir las bases de datos de cada localidad y acceder así a distintas universidades, sucursales de tiendas, etcétera.
Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos.
Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:
Bases de datos jerárquicas
Artículo principal: Base de datos jerárquica
Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.
Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento.
Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.
Base de datos de red
Artículo principal: Base de datos de red
Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).
Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.
Bases de datos transaccionales
Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a grandes velocidades, estas bases son muy poco comunes y están dirigidas por lo general al entorno de análisis de calidad, datos de producción e industrial, es importante entender que su fin único es recolectar y recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto la redundancia y duplicación de información no es un problema como con las demás bases de datos, por lo general para poderlas aprovechar al máximo permiten algún tipo de conectividad a bases de datos relacionales.
Bases de datos relacionales
Artículo principal: Modelo relacional
Artículo principal: Base de datos relacional
Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).
En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.
El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.
Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.
Durante los años 80 la aparición de dBASE produjo una revolución en los lenguajes de programación y sistemas de administración de datos. Aunque nunca debe olvidarse que dBase no utilizaba SQL como lenguaje base para su gestión.
Bases de datos multidimensionales
Artículo principal: Base de datos multidimensional
Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas, como creación de Cubos OLAP. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales (una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien representan dimensiones de la tabla, o bien representan métricas que se desean estudiar.
Bases de datos orientadas a objetos
Artículo principal: Base de datos orientada a objetos
Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos, trata de almacenar en la base de datos los objetos completos (estado y comportamiento).
Una base de datos orientada a objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos importantes del paradigma de objetos:
Encapsulación - Propiedad que permite ocultar la información al resto de los objetos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.
Herencia - Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento dentro de una jerarquía de clases.
Polimorfismo - Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada a distintos tipos de objetos.
En bases de datos orientadas a objetos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación (llamada función) se especifica en dos partes. La interfaz (o signatura) de una operación incluye el nombre de la operación y los tipos de datos de sus argumentos (o parámetros). La implementación (o método) de la operación se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz. Los programas de aplicación de los usuarios pueden operar sobre los datos invocando a dichas operaciones a través de sus nombres y argumentos, sea cual sea la forma en la que se han implementado. Esto podría denominarse independencia entre programas y operaciones.
SQL:2003, es el estándar de SQL92 ampliado, soporta los conceptos orientados a objetos y mantiene la compatibilidad con SQL92.
Bases de datos documentales
Permiten la indexación a texto completo, y en líneas generales realizar búsquedas más potentes. Tesaurus es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.
Bases de datos deductivas
Un sistema de base de datos deductiva, es un sistema de base de datos pero con la diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se basa principalmente en reglas y hechos que son almacenados en la base de datos. Las bases de datos deductivas son también llamadas bases de datos lógicas, a raíz de que se basa en lógica matemática.
Gestión de bases de datos distribuida
La base de datos está almacenada en varias computadoras conectadas en red. Surgen debido a la existencia física de organismos descentralizados. Esto les da la capacidad de unir las bases de datos de cada localidad y acceder así a distintas universidades, sucursales de tiendas, etcétera.
Tipos de bases de datos
Las bases de datos pueden clasificarse de varias maneras, de acuerdo al contexto que se este manejando, o la utilidad de la misma:
Según la variabilidad de los datos almacenados
Bases de datos estáticas
Éstas son bases de datos de sólo lectura, utilizadas primordialmente para almacenar datos históricos que posteriormente se pueden utilizar para estudiar el comportamiento de un conjunto de datos a través del tiempo, realizar proyecciones y tomar decisiones.
Bases de datos dinámicas
Éstas son bases de datos donde la información almacenada se modifica con el tiempo, permitiendo operaciones como actualización, borrado y adición de datos, además de las operaciones fundamentales de consulta. Un ejemplo de esto puede ser la base de datos utilizada en un sistema de información de una tienda de abarrotes, una farmacia, un videoclub.
Según el contenido
Bases de datos bibliográficas
Solo contienen un surrogante (representante) de la fuente primaria, que permite localizarla. Un registro típico de una base de datos bibliográfica contiene información sobre el autor, fecha de publicación, editorial, título, edición, de una determinada publicación, etc. Puede contener un resumen o extracto de la publicación original, pero nunca el texto completo, porque si no, estaríamos en presencia de una base de datos a texto completo (o de fuentes primarias —ver más abajo). Como su nombre lo indica, el contenido son cifras o números. Por ejemplo, una colección de resultados de análisis de laboratorio, entre otras.
Bases de datos de texto completo
Almacenan las fuentes primarias, como por ejemplo, todo el contenido de todas las ediciones de una colección de revistas científicas.
Directorios
Un ejemplo son las guías telefónicas en formato electrónico.
Bases de datos o "bibliotecas" de información química o biológica
Son bases de datos que almacenan diferentes tipos de información proveniente de la química, las ciencias de la vida o médicas. Se pueden considerar en varios subtipos:
Las que almacenan secuencias de nucleótidos o proteínas.
Las bases de datos de rutas metabólicas.
Bases de datos de estructura, comprende los registros de datos experimentales sobre estructuras 3D de biomoléculas-
Bases de datos clínicas.
Bases de datos bibliográficas (biológicas, químicas, médicas y de otros campos): PubChem, Medline, EBSCOhost.
Según la variabilidad de los datos almacenados
Bases de datos estáticas
Éstas son bases de datos de sólo lectura, utilizadas primordialmente para almacenar datos históricos que posteriormente se pueden utilizar para estudiar el comportamiento de un conjunto de datos a través del tiempo, realizar proyecciones y tomar decisiones.
Bases de datos dinámicas
Éstas son bases de datos donde la información almacenada se modifica con el tiempo, permitiendo operaciones como actualización, borrado y adición de datos, además de las operaciones fundamentales de consulta. Un ejemplo de esto puede ser la base de datos utilizada en un sistema de información de una tienda de abarrotes, una farmacia, un videoclub.
Según el contenido
Bases de datos bibliográficas
Solo contienen un surrogante (representante) de la fuente primaria, que permite localizarla. Un registro típico de una base de datos bibliográfica contiene información sobre el autor, fecha de publicación, editorial, título, edición, de una determinada publicación, etc. Puede contener un resumen o extracto de la publicación original, pero nunca el texto completo, porque si no, estaríamos en presencia de una base de datos a texto completo (o de fuentes primarias —ver más abajo). Como su nombre lo indica, el contenido son cifras o números. Por ejemplo, una colección de resultados de análisis de laboratorio, entre otras.
Bases de datos de texto completo
Almacenan las fuentes primarias, como por ejemplo, todo el contenido de todas las ediciones de una colección de revistas científicas.
Directorios
Un ejemplo son las guías telefónicas en formato electrónico.
Bases de datos o "bibliotecas" de información química o biológica
Son bases de datos que almacenan diferentes tipos de información proveniente de la química, las ciencias de la vida o médicas. Se pueden considerar en varios subtipos:
Las que almacenan secuencias de nucleótidos o proteínas.
Las bases de datos de rutas metabólicas.
Bases de datos de estructura, comprende los registros de datos experimentales sobre estructuras 3D de biomoléculas-
Bases de datos clínicas.
Bases de datos bibliográficas (biológicas, químicas, médicas y de otros campos): PubChem, Medline, EBSCOhost.
Base de datos
Una base de datos o banco de datos (en ocasiones abreviada BB.DD.) es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido, una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por documentos y textos impresos en papel e indexados para su consulta. En la actualidad, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital (electrónico), que ofrece un amplio rango de soluciones al problema de almacenar datos.
Existen programas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado SGBD, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de estos SGBD, así como su utilización y administración, se estudian dentro del ámbito de la informática.
Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas. También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.
Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos se encuentran protegidos por las leyes de varios países. Por ejemplo, en España los datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD).
Existen programas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado SGBD, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de estos SGBD, así como su utilización y administración, se estudian dentro del ámbito de la informática.
Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas. También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.
Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos se encuentran protegidos por las leyes de varios países. Por ejemplo, en España los datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD).
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