Magister: Curso Bases de Datos Modernas1 BASES DE DATOS MODERNAS Dra. Angélica Urrutia Sepúlveda...
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Magister: Curso Bases de Datos Modernas
1
BASES DE DATOS MODERNAS
Dra. Angélica Urrutia Sepúlveda
UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILEDEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INFORMÁTICAMAGÍSTER EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
2
EL FUTURO DE LAS BASES DE DATOS INDICE
1.- EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BASES DE DATOS
2.- BASES DE DATOS ACTIVAS
3.- REGLAS DE NEGOCIO PARA DISEÑO DE BASES DE DATOS
4.- OTROS TIPOS DE BASES DE DATOS
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
3
EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD
EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS
DE LAS BASES DE DATOS
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD INTRODUCCION
TECNOLOGÍA DE LAS BASES DE DATOS
LAS BASES DE DATOS SE HAN CONVERTIDO EN UN PRODUCTO ESTRATÉGICO DE PRIMER ORDEN
. Excepcional productividad
. Impresionante impacto económico
. Grandes inversiones- Aplicaciones desarrolladas con SGBD- Investigación y Desarrollo- Marketing
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD EV. GESTION DE DATOS
- PROCESOS DATOS
- GENERACIONES DE BASES DE DATOS
1ª SGBD EN RED
2ª SGBD RELACIONALES
3ª SGBD INTELIGENTES, ACTIVOS, ORIENTADOS A OBJETOS, ...
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD EV. GESTION DE DATOS
3ª GENERACIÓN DE BASES DE DATOS
“Proporciona capacidades de gestión de datos al igual que sus predecesoras, permitiendo que grandes cantidades de datos
persistentes sean compartidos por muchos usuarios. También proporcionan gestión de objetos, permitiendo tipos de datos muchos más complejos, objetos multimedia, datos derivados, encapsulamiento de la semántica de los datos, así como otras nuevas capacidades. Algunos proporcionan incluso gestión de conocimiento, soportando un gran número de reglas complejas
para inferencia automática de información y mantener las restricciones de integridad entre datos”
Cattell (1991)
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD EV. GESTION DE DATOS
3ª GENERACIÓN DE BASES DE DATOS
“Gestiona información de una manera natural, haciendo esta información fácil de almacenar, acceder y utilizar. Es necesario:
- Un fuerte soporte para texto, imagen, voz, animación y vídeo
- Un modelo de bases de datos orientado al objeto
- Un soporte de reglas declarativas para expresar las interrelaciones semánticas entre objetos”
Khoshafian et al. (1990)
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD
CAMBIOS EN EL ENTORNO EMPRESARIAL
Keen (1985)
- Flexibilidad organizacional- Adaptación al cambio- Cobertura- Extensiones inter-empresa- Cooperaciones y alianzas- Procesos integrados- Gestión integrada y consistente
EMPRESA ABIERTA
NUEVOS RETOS
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD
HARDWARE Y COMUNICACIONES
- LEYES DE LA EVOLUCIÓN DEL HARDWARE:- Ley de Moore
- Ley de Hoagland- Ley de Joy- Predicción de Gray
- MÁQUINAS PARALELAS- TÉCNICAS DE COMPRESIÓN- DISPOSITIVOS DE ALMACENAMIENTO ÓPTICO- DIGITALIZADORES DE AUDIO Y VÍDEO
NUEVOS RETOS
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD
DATOS MAL GESTIONADOS
Zachman (1996)
- El 70% de los informes se utilizan para volver aintroducir datos en bases de datos- 80/90% del tiempo se dedica al mantenimiento- 60/70% se dedica a mantener interfaces y transformardatos de una base a otra- 100M$ a “parchear” progs. por errores al pasar datos- 70% de las líneas de código sólo mueven datos- 20/40% de toda la mano de obra de EEUU se dedicaa recoger, almacenar, recuperar, ... información
NUEVOS RETOS
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD LÍNEAS DE EVOLUCIÓN
FACTORES CLAVE
FUNDAMENTOSTEÓRICOS
PRODUCTOSAPLICACIONES
PRÁCTICAS
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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BD
FUNCIONALIDAD/INTELIGENCIA
RENDIMIENTO
DISTRIBUCIÓN/INTEGRACIÓN
EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD LÍNEAS DE EVOLUCIÓN
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD LÍNEAS DE EVOLUCIÓN
RENDIMIENTO
- BD PARALELAS
- BD EN TIEMPO REAL
- BD EN MEMORIA PRINCIPAL
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD LÍNEAS DE EVOLUCIÓN
DISTRIBUCIÓN
- BD DISTRIBUIDAS
- BD FEDERADAS
- MULTIBASES DE DATOS
- BD MÓVILES
- BD Y “WEB”
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD LÍNEAS DE EVOLUCIÓN
INTELIGENCIA
- BD ACTIVAS- BD DEDUCTIVAS- BD ORIENTADAS A OBJETOS- BD MULTIMEDIA- BD TEMPORALES- BD SEGURAS- BD DIFUSAS
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD MADUREZ
BD
PLANO CIENTÍFICO
PLANO INDUSTRIAL
PLANO COMERCIAL
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EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS DE LAS BD MADUREZ
TECNOLOGÍA P. CIENT. P. IND. P. COM.Relacionales **** **** ****Paralelas *** ** **Tiempo real ** * -Memoria principal ** * -Activas *** *** **Deductivas *** * -Orientadas a objetos *** *** *Multimedia *** ** **Temporales ** - -Seguras ** ** -Difusas * - -Dist. homogéneas *** *** *Federadas ** * -Multibases de datos ** * -Móviles ** - -Datawarehousing * *** **
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BASES DE DATOS ACTIVAS
BASES DE DATOS ACTIVAS
PORTADA
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SGBD ACTIVO:
Cuando se producen ciertas condiciones ejecuta de forma automática ciertas acciones.
Debe ser capaz de monitorizar y reaccionar ante eventos de manera oportuna y eficiente.
SGBD DEDUCTIVO:
Capaz de deducir hechos adicionales a partir de la base de datos extensional aplicando axiomas deductivos y reglas de inferencia.
BASES DE DATOS ACTIVAS INTRODUCCIÓN
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sentencias SQLoptimizadorconsultas
procesadorconsultas
datos
resultadoAPLICACION
SGBD PASIVO
BASES DE DATOS ACTIVAS INTRODUCCIÓN
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APLICACION
SGBD ACTIVO
optimizadorconsultas
optimizadorreglas
prog.de
reglas
procesadorconsultas
gestióneventos
datos reglas
BASES DE DATOS ACTIVAS INTRODUCCIÓN
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VENTAJAS
Mayor productividad
Mejor mantenimiento
Reutilización de código
Reducción del tráfico de mensajes
Posibilidad de optimización semántica
Facilitar el acceso a la BD a usuarios finales
BASES DE DATOS ACTIVAS INTRODUCCIÓN
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APLICACIONES
KOTZ (1994)
Monitorización de Situaciones (Banco) Gestión de Flujos de Trabajo
Gestión de Documentos
Telecomunicaciones/Gestión de Redes
Gestión Comercial
BASES DE DATOS ACTIVAS INTRODUCCIÓN
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UTILIDAD EN SGBD
BASES DE DATOS ACTIVAS INTRODUCCIÓN
- INSTANTÁNEAS
- DATOS DERIVADOS
- REGLAS DE INTEGRIDAD
- SEGURIDAD Y AUDITORÍA
- GESTIÓN DE VERSIONES
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COMPONENTESPaton y Díaz (1998)
MODELO DE CONOCIMIENTO
MODELO DE EJECUCION
Describe la situación y la reacción correspondiente
Realiza un seguimiento de la situación y gestiona el comportamiento activo
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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MODELO DE CONOCIMIENTO
EVENTO
• FUENTE (operación, envío de mensajes, gestión de transacciones, excepciones, reloj, aplicación...)
• GRANULARIDAD (registro, conjunto)
• TIPO DE EVENTO (primitivo, compuesto)
• PAPEL (obligatorio, opcional, ninguno)
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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TIPOS DE REGLAS
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
•REGLAS DE INTEGRIDAD
•REGLAS DE INTEGRIDAD REFERENCIAL
•REGLAS DEL NEGOCIO
REGLAS DE MODELO DE DATOSREGLAS DE RELACION REGLAS DE DERIVACIONREGLAS DE RESTRICCIONREGLAS DE FLUJO
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MODELO DE CONOCIMIENTO
CONDICIÓN
• PAPEL (obligatorio, opcional, ninguno)
• AMBITO
Sobre parámetros del evento Sobre estado de la BD
Al comienzo de la transacción (BDT) Cuando ocurrió el evento (BDE) Cuando se evalúa la condición (BDc)
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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MODELO DE CONOCIMIENTO
ACCIÓN
• OPCIONES (operación, envío de mensajes, actualización de reglas, abortar transacción, hacer en lugar de, externo)
Al comienzo de la transacción (BDT) Cuando ocurrió el evento (BDE) Cuando se evalúa la condición (BDc)
• AMBITO
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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MODELO DE EJECUCION
MODOS DE ACOPLAMIENTO
FUENTEDE
EVENTOS
OCURRENCIADE
EVENTOS
REGLASDISPARADAS
REGLASEVALUADAS
REGLASSELECCIONADAS
señalar disparar evaluar planificar ejecutar
Modo de acoplamientoevento-condición
Modo de acoplamientocondición-acción
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
31
MODELO DE ACOPLAMIENTO INMEDIATO
INICIO DE TRANSACCION
EVENTO EVALU. CONDICI. EJEC. ACCION
FIN DE TRANSACCION
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
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Algoritmo de acoplamiento Condición-acción de tipo inmediato:
Mientras existan reglas activadas A) Seleccionar una regla activada R B) Evaluar la condición de R C) Si la condición de R es cierta
Ejecutar la acción de R Fin mientras
Evaluación
Ejecución
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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MODELO DE ACOPLAMIENTO DIFERIDO
INICIO DE TRANSACCION
EVENTO
EVALU. CONDICI. EJEC. ACCION
FIN DE TRANSACCION
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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MODELO DE ACOPLAMIENTO DESPRENDIDO
INICIO DE TRANSACCION T1
EVENTO EVALU. CONDICI.
EJEC. ACCION
FIN DE TRANSACCION T1
INICIO DE TRANSACCION T2
FIN DE TRANSACCION T2
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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MODELO DE ACOPLAMIENTO DESPRENDIDOCON DEPENDENCIA CAUSAL
INICIO DE TRANSACCION T1
EVENTO EVALU. CONDICI.
EJEC. ACCION
FIN DE TRANSACCION T1
INICIO DE TRANSACCION T2
FIN DE TRANSACCION T2
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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MODELO DE EJECUCION
• GRANULARIDAD DE LA TRANSICION (registro, conjunto)
• PRIORIDAD (dinámica, numérica, relativa, basada en eventos, ninguna)
• POLITICA DE EFECTOS NETO (sí, no)
• POLITICA DE CONSUMO (reciente, cronológica, continua, acumulativa)
BASES DE DATOS ACTIVAS COMPONENTES
• MODO DE PLANIFICACION (paralelo, secuencial, saturación, ninguno)
• MODO DE GESTION DE ERRORES (abortar, ignorar, retroceder y contingencia)
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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BASES DE DATOS ACTIVAS PRODUCTOS
INTERBASE
DEFINE TRIGGER disparador FOR relación
[ ACTIVE | INACTIVE ] [ PRE |POST ]
{STORE | MODIFY | ERASE } [ nº_de_secuencia ]:
acción-disparador
END TRIGGER
[lista_descripción_mensaje ]
[comentarios_textuales ]
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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BASES DE DATOS ACTIVAS PRODUCTOS
POSTGRES
DEFINE RULE regla [ AS EXCEPTION TO regla]ON evento TO objeto [ [cláusula FROM] cláusula WHERE ]THEN DO [INSTEAD] acción
DEFINE RULESET conjunto_reglasINHERITS conjunto_reglas[ guión_inicial procedimiento] [ guión_eliminación procedimiento]
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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BASES DE DATOS ACTIVAS PRODUCTOS
SQL 3
CREATE TRIGGER disparador
{AFTER | BEFORE | INSTEAD OF}
{INSERT | DELETE | UPDATE [OF ATRIBUTOS]} ON tabla
[REFERENCING OLD AS id NEW AS id]
[REFERENCING OLD_TABLE AS id NEW_TABLE AS id]
WHEN condición
acciones BD
[FOR EACH ROW | STATEMENT]
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BASES DE DATOS ACTIVAS MANIFIESTO
Manifiesto de los SGBDA
ACTNET (1996)
Características de los SGBDAUn SGBDA es un SGBDUn SGBDA tiene un modelo de reglas ECAUn SGBDA debe soportar la gestión de reglas y
la evolución de la base de reglas
Características de ejecución de reglas ECAUn SGBDA tiene un modelo de ejecuciónUn SGBDA debe ofrecer difs. modelos de acoplamiento
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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BASES DE DATOS ACTIVAS MANIFIESTO
ACTNET (1996)
Características de aplicación y usabilidadUn SGBDA debería poseer un entorno de programaciónUn SGBD A debería ser ajustable
Un SGBDA debe implementar modos de consumoUn SGBDA debe gestionar la historia de eventosUn SGBDA debe implementar resolución de conflictos
Manifiesto de los SGBDA
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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BASES DE DATOS ACTIVAS PROBLEMAS
PROBLEMASDudley (1994)
CREATE TRIGGER pasar-cursoAFTER UPDATE ON B1FOR EACH ROWBEGIN UPDATE B2 SET y = y + 1 WHERE y := OLD.yEND
X YLuis 1María 2Paco 3
B1
X YLuis 1María 2Paco 3
B2
UPDATE B1 SET y = y + 1;
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Ejemplo: Comprobación de la integridad
- Figura 2.10: Modelo relacional de comprobación de integridad
Se muestra un modelo relacional y su correspondiente forma de guardar la integridad de los datos:
A)
Docencia
Codp_rof Cod_asg Créditos
Código Nombre Teo Prac dpto
Código Nombre Dirección Telefono Categoria dpto
Código Nombre Director telefono
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Evento
CREATE TRIGGER control_docencia AFTER INSERT OR UPDATE OF cod_asg,cod_prof ON Docencia FOR EACH ROW WHEN NEW.cod_asg = "EST1"
Acción Condición
DECLARE X CHAR(4); BEGIN SELECT P.dpto INTO X FROM Profesor P WHERE P.cod_prof =: new.cod_prof; IF X <> "EST" THEN RAISE-APPLICATION-ERROR(--,'actualización no válida') END IF; END
Ejemplo: Trigger de comprobación de Integridad
Los profesores que imparten la asignatura del código EST1 deben ser del departamento de estadística
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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Ejemplo: Trigger de Reglas de Funcionamiento de la Organización
" Cuando la cantidad en almacén de una pieza esté por debajo de la cantidad mínima establecida, se debe lanzar un orden de producción para asegurar la cantidad mínima de la pieza en el almacén",
CREATE TRIGGER ordenar_producción AFTER UPDATE OF cantidad ON Inventario FOR EACH ROW WHEN NEW.cantidad < NEW.cantidad_minima
DECLARE X NUMBER; Y NUMBER; BEGIN SELECT SUM (cantidad) INTO X FROM Orden_producción WHERE nro_pieza = :NEW.nro_pieza; Y:= :NEW.cant_minima-(X + :NEW.cantidad); INSERT INTO orden_producción(nro_pieza, cantidda, fecha) VALUES(:NEW.nro_pieza,Y,SYSDATE) END
Condición
Evento
Acción
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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Figura 5.7: Pantalla de Eventos
Ejemplo: Pantalla de Eventos
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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Ejemplo: Modelo de eventos
EVENTO DESCRIPCION TIPO EVENTO CONDICION ACCION GESUSO Genera Sanciones Temporal ERNC SANCION EBORRASA Borrado Sanciones Temporal ESAN BORRASAN RECHRESE Rechaza Reserva Tabla ESSANCIO RECHSANC
Figura 5.8: Reporte de Eventos
Eventos
Condiciones Evento
Acciones Evento
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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Ejemplo: Modelo condición
CONDICIONES DESCRIPCION ERNC Existe reserva no Confirmada ESAN Existe Sanción ESSANCIO Usuario esta Sancionado
Figura 5.9: Reporte de Condiciones
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
49
Ejemplo: Modelo acción
ACCION DESCRIPCION SANCIÓN Genera Sanción BORRASAN Borra Sanciones RECHASANC Rechazar Sanción
Figura 5.10: Reporte de Acciones
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
50
Ejemplo: Modelo Evento
EVENTO DESCRIPCIÓN TIPO USUARIO GESUSO Genera Sanciones Temporal Seminario EBORRASA Borrado Sanciones Temporal Seminario RECHRESE Rechaza Reserva Tabla Seminario Figura 5.11: Reporte de Bitácora de Procesos
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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REGLAS DEL NEGOCIO
REGLAS DEL NEGOCIO PORTADA
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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REGLAS DEL NEGOCIO INTRODUCCIÓN
PROCESOS
ALMACENDE
DATOS
DATOS
ANALISISESTRUCTURADO
INFORMACION
PROCESOS
ENTIDADES
ATRIBUTOS
INGENIERIA DE LA INFORMACION
OBJETO
ATRIBUTOS
SERVICIOS
ORIENTACIONAL OBJETO
REGLA DELNEGOCIO
ATRIBUTOS
PROCESODE LA
REGLA
ENTIDADES
REGLAS DELNEGOCIO
1970 1980 1990 2000
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
53
• Enlazar las necesidades de la empresa y el sistema
de información
• Validar el “modelo” de la empresa
• Facilitar compartir datos
• Ahorrar costes de desarrollo
CONVERTIR LA INFORMACIÓN EN UN ACTIVO DE LA EMPRESA
REGLAS DEL NEGOCIO INTRODUCCIÓN
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
54
reglas
ESTUDIO PREVIO ADQUISICION ANALISIS
MODELADO CLASIFICACION Y ALMACENAMIENTO
VALIDACION
DATOS PROC. RED.
REGLAS DEL NEGOCIO CICLO DE VIDA
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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”Debe ser nuestro trabajo liberar las reglas de negocio. La empresa necesita acceder a
las reglas para poder aprender de ellas, comportarse de acuerdo a las mismas,
desafiarlas y hacerlas evolucionar con el fin de encontrar oportunidades de negocio".
VON HALLE (1996)
REGLAS DEL NEGOCIO CONCLUSIONES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
56
REGLAS DEL NEGOCIO CONCLUSIONES
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
57
Otros tipos de Bases de Datos
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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¿Interconectar, Integrar o Interoperar?
• Interconectar: conectar a nivel de hardware distintos sistemas entre sí. El objetivo de una
interconexión es intercambiar información.
• Integrar: unificar la información que se encuentre replicada resolviendo posibles conflictos de heterogeneidad entre las diferentes fuentes de origen de la información.
• Interoperar: se refiere no sólo a integrar información sino también a integrar funcionalidades.
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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DBMS distribuídos y heterogéneos
DBMS Federados
DBMS Distribuídos y Heterogéneos
Esquema Global para Multiple-DBMS
DDBMS
Sistemas Interoperables
Lenguajes para Multiple-DBMS
Magister: Curso Bases de Datos Modernas
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Esquema Global
Esquema Global
Esquema local 1
Esquema local 2
Esquema local n
BD1 BD2 BDn
Ventajas:• Consistencia• Vista y acceso uniforme a datos• Distribución transparente al usuario.
Desventajas:• Pobre autonomía• Pobre automatización
Integración completa de varias DBMS para proveer una vista única. [SP94]
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Bases de Datos Federadas (FDBS)
FDBS: Una colección de sistemas de bases de datos independientes, cooperativos, posiblemente heterogéneos, que son autónomos y que permiten compartir todos o algunos de sus datos. [SL90]
FDBS
DBMS 1(centralizado)
BD1
Componente DBS 1
DBMS 2(distribuido)
BD2-1
Componente DBS 2
BD2-2
DBMS n(otro FDBS )
Componente DBS n
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Esquema de Exportación 1
DB1
Esquema Local 1
Esquema Componente 1
Arquitectura de 5 Niveles FDBS
Esquema Federado
Esquema Externo Esquema Externo
DB2
Esquema Local 2
Esquema Componente 2
Esquema de Exportación 2
Common Data Model
Transforming processor Transforming
processor
Data Dictionary
Filtering processor Filtering processor
Version 1
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Arquitectura de 5 Niveles FDBS (III)
Esquema Federado
Esquema Externo Esquema Externo
Version 2
Esquema de Exportación 1
CDBS1 DB1
Esquema Local 1
Esquema Componente 1
Esquema de Exportación 2
CDBS2 DB2
Esquema Local 2
Esquema Componente 2
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Sistemas Interoperables
Componente DBS 1
Sistemas legadosDBMS 1(centralizado)
BD1
DBMS 2(otro FDBS )
Componente DBS 2
Componente n
Sistema Interoperable
Características:• Componentes locales son cualquier tipo de datos.• Son los sistemas más débilmente acoplados• No soportan todas las funciones de DBMS