Curso de Administracion de Bases de Datos Relacionales: 00 - Introduccion y conceptos básicos

Hola buenas tardes, aprovechando mis renovadas fuerzas, creo que es buena hora de compilar la información que tengo sobre bases de datos, mi primer problema es que el curso lo llevé hace bastante tiempo, el segundo es que no volví a necesitar bases de datos y el tercero es que quiero añadirle valor al curso de python, con esa suma, lo mejor es empezar a estudiar de nuevo.

Una base de datos(BD a partir de ahora) se puede definir como una colección organizada de información, intenta que la búsqueda, escritura y lectura de los datos sea eficiente, raras veces una base de datos requiere del borrado, es una practica común ocultar los datos muy antiguos y utilizarlos con fines estadísticos(DataWarehouse y minería de datos) pero esto va a estar fuera del alcance de este curso.

Una base de datos según su variabilidad puede ser estática, cuya función es analizar datos históricos que son archivados de otras bases de datos para la toma de decisiones(normalmente para Data Warehouse y minería de datos) y las bases de datos dinámicas son las que alteramos diariamente(lectura, escritura, modificación y eliminación), este es el comportamiento mas frecuente puesto que no todas las empresas o aplicaciones requieren exclusivamente de lecturas.

Los modelos de bases de datos son 8, solo 4 de estos son mas prometedores para la creación de software:

• Las BD Orientadas a Grafos(BDOG) buscan almacenar la información de forma eficiente, tienen mucho tiempo de existir, son muy útiles por permitir consultas amplias sin perder rendimiento, no se necesita definir un numero de atributos, los registros tienen longitud variable y se puede recorrer de forma jerárquica, a pesar de esto, son poco utilizadas.

• Las BD Orientadas a objetos(BDOO) buscan almacenar objetos completos, incorporan conceptos como Encapsulacion, Herencia y Polimorfismo, son especialmente útiles para programas donde no se espera que los datos sean históricos, a pesar de lo útil que podrían ser, todavía son experimentales y no he visto ningún motor de bases de datos que parezca prometedor, se considera una tecnología viable en un futuro.

• Las BD Relacionales(DBR) son las mas comunes y utilizadas, por cada base de datos relacional tenemos un conjunto de tablas como las de excel, cada tabla debe contener un único tipo de objetos, estos objetos se relacionan con otros, cada uno de ellos será una tabla nueva, para comprender como funcionan las BDR utilizaremos las reglas de normalización, este conjunto de reglas define perfectamente como crear bases de datos con alta eficiencia.

• Las BD Multidimensionales(BDM) se necesitan para realizar funciones muy concretas, son un tipo especial de BDR, normalmente se usan en minería de datos en forma de cubos OLAP(Online Analitical Processing), tienen la particularidad de permitir análisis de datos agrupados a grandes velocidades, una vez se ha creado un cubo OLAP es ineficiente añadir nuevos datos, lo que se hace es crear un cubo cada cierto tiempo para evaluar aquello que la empresa necesita, normalmente se hacen con datos históricos en un almacén de datos(Data Warehouse), aquellos que tienen mas de 5 años en una base de datos relacional y son obsoletos por separado, cuando se realiza un análisis de este tipo, se obtiene información muy útil para la toma de decisiones.

Estos tipos de base de datos no son mutuamente excluyentes, en ciertos negocios hay BDR para el uso diario, los datos con mas de 5 años de antigüedad se pasan por un Data Warehouse y estos terminan siendo usados para generar cubos OLAP, se pueden combinar distintas bases de datos según lo necesite el negocio, los programadores normalmente ignoran todo esto, en cualquier mediana empresa el administrador de bases de datos, el administrador de sistemas y los programadores son personas diferentes.

El curso va a ser sobre bases de datos relacionales, SQL(Structured Query Languaje, lenguaje estructurado de consulta), este lenguaje se divide en dos sub lenguajes que son lenguaje de definición de datos(DDL) con el cual crearemos las tablas y lenguaje de manipulación de datos(DML) con el cual vamos a ingresar datos, consultarlos, actualizarlos y eliminarlos.