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Existen diferentes clasificaciones de las bases de datos, atendiendo a características puntuales:

Según su variabilidad.

Conforme a los procesos de recuperación y preservación de los datos, podemos hablar de:

Bases de datos estáticas. Típicas de la inteligencia empresarial y otras áreas de análisis histórico, son bases de datos de sólo lectura, de las cuales se puede extraer información, pero no modificar la ya existente.

Bases de datos dinámicas. Aparte de las operaciones básicas de consulta, estas bases de datos manejan procesos de actualización, reorganización, añadidura y borrado de información.

Según su contenido.

De acuerdo a la naturaleza de la información contenida, pueden ser:

Bibliográficas. Contienen diverso material de lectura (libros, revistas, etc.) ordenado a partir de información clave como son los datos del autor, del editor, del año de aparición, del área temática o del título del libro, entre otras muchas posibilidades.

De texto completo. Se manejan con textos históricos o documentales, cuya preservación debe ser a todo nivel y se consideran fuentes primarias.

Directorios. Listados enormes de datos personalizados o de direcciones de correo electrónico, números telefónicos, etc. Las empresas de servicios manejan enormes directorios clientelares, por ejemplo.

Especializadas. Bases de datos de información hiperespecializada o técnica, pensadas a partir de las necesidades puntuales de un público determinado que consume dicha información.

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Se llama base de datos, o también banco de datos, a un conjunto de información perteneciente a un mismo contexto, ordenada de modo sistemático para su posterior recuperación, análisis y/o transmisión. Existen actualmente muchas formas de bases de datos, que van desde una biblioteca hasta los vastos conjuntos de datos de usuarios de una empresa de telecomunicaciones. Las bases de datos son el producto de la necesidad humana de almacenar la información, es decir, de preservarla contra el tiempo y el deterioro, para poder acudir a ella posteriormente. En ese sentido, la aparición de la electrónica y la computación brindó el elemento digital indispensable para almacenar enormes cantidades de datos en espacios físicos limitados, gracias a su conversión en señales eléctricas o magnéticas. El manejo de las bases de datos se lleva mediante sistemas de gestión (llamados DBMS por sus siglas en inglés: Database Management Systems o Sistemas de Gestión de Bases de Datos), actualmente digitales y automatizados, que permiten el almacenamiento ordenado y la rápida recuperación de la información. En esta tecnología se halla el principio mismo de la informática. En la conformación de una base de datos se pueden seguir diferentes modelos y paradigmas, cada uno dotado de características, ventajas y dificultades, haciendo énfasis en su estructura organizacional, su jerarquía, su capacidad de transmisión o de interrelación, etc. Esto se conoce como modelos de base de datos y permite el diseño y la implementación de algoritmos y otros mecanismos lógicos de gestión,

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Lenguaje de definición de datos (DDL)

El DDL se trata de un lenguaje que define estructuras de datos. Este lenguaje da la posibilidad a los desarrolladores de crear un sistema de gestor de base de datos, como PostgreSQL, además de definir las estructuras almacenarán los datos y las funciones que permitirán consultarlos. Para definir la estructura, DDL dispone de tres comandos:

CREATE, que se usa para crear una base de datos, tablas, etc.

ALTER, se emplea para editar la estructura, como por ejemplo insertar columnas en una tabla.

DROP, con este comando, pueden eliminarse objetos de la estructura, como por ejemplo, una secuencia.

Lenguaje de manipulación de datos (DML)

Este tipo de lenguaje brinda la posibilidad a los usuarios de realizar tareas de consulta y manipulación de los datos que contiene una base de datos. Sus principales comandos son:

INSERTAR. En este caso, los usuarios pueden añadir nuevos datos a la tabla existente.

ACTUALIZACIÓN. Los usuarios pueden modificar o actualizar los valores de la tabla.

DELETE. Eliminar filas o los registros de la tabla.

SELECT. Recuperar datos de la tabla.

Lenguaje de control de datos (DCL)

Este tipo de lenguaje se encarga de controlar el acceso a los datos almacenados por los usuarios en una base de datos. Fundamentalmente, este lenguaje controla los permisos y derechos del sistema gestor de datos. Estos son comandos de DCL:

GRANT. Brinda acceso a un usuario a la base de datos.

REVOKE. Elimina el acceso a la base de datos de un usuario.

Lenguaje de control de transacciones (TCL)

El TCL se encarga de gestionar las transacciones en una base de datos. Las transacciones engloban un conjunto de acciones vinculadas a una única acción ejecutable. Todas las acciones deben funcionar para que la transacción tenga éxito. Estos son los comandos de TCL:

TRANSACCIÓN. Realizar una operación.

ROLL-BACK. Restablecer una operación si alguna acción no se ejecuta.

SAVEPOINT. Se establece un punto en la transacción para guardar los datos

Ejemplos de lenguajes de bases de datos

SQL.

XQuery

OQL

GraphQL

LINQ

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1. Independencia de los datos respecto a los tratamientos y viceversa

Esto se refiere a que la mutua independencia de datos y tratamientos, lleva a que un cambio de estos últimos no imponga un nuevo diseño de la base de datos. La flexibilidad que proporciona la independencia de los datos y programas es muy importante para conseguir, sin excesivos costos, la continua adaptación de los sistemas de información conforme evoluciona la organización.

2. Reducción de la redundancia

Debido a que la información en una base de datos se consulta y almacena una sola vez, en la manipulación de los mismo datos, los resultados de todos ellos son coherentes y perfectamente comparables. De esta manera, al realizar un cambio en un dato, sólo se realiza en él y no en sus copias redundantes, como ocurría con los archivos.

3. Mejor disponibilidad de los datos para los usuarios

Cuando se aplica la metodología de base de datos, cada usuario ya no es propietario de todos los datos, puesto que estos se comparten con el conjunto de aplicaciones que los necesitan, habiendo una mejor disponibilidad de los datos. También hay mayor transparencia respecto a la información existente, ya que los datos que hay se pueden difundir entre los usuarios para su acceso por medios informáticos.

4. Mayor valor informativo

Uno de los objetivos de las bases de datos es que reflejen el mundo real obligando a que los datos estén interrelacionados, por lo que el valor informativo de todo el conjunto es superior a la suma del valor informativo de los elementos individuales que lo constituyen.

5. Mejor y más normalizada documentación de la información, la cual está integrada con los datos

En el enfoque clásico los datos se encuentran separados de su contenido semántico; los primeros se almacenan en ficheros y su descripción se hace mediante un lenguaje de programación que se encuentra en los programas. La documentación de los datos, realizada por el analista o programador, es en general insuficiente y a veces incluso inexistente; además, por lo común no existe ningún tipo de estandarización. Este problema disminuye en gran medida en las bases de datos, ya que en la misma base se incluyen no solo los datos sino también la semántica de los mismos.

6. Mejor eficiencia en la recogida, validación e introducción de los datos en el sistema

Al no existir apenas redundancias, los datos se recogen y validan una sola vez, aumentando así el rendimiento de todo el proceso previo al almacenamiento.

7. Reducción del espacio de almacenamiento

La descripción de las redundancias, así como la aplicación de técnicas de compactación, lleva en los sistemas de bases de datos a una menor ocupación de almacenamiento secundario —disco magnético o duro—. Se ha de tener presente, sin embargo, que los elementos del sistema (diccionario, referencias, punteros, archivos de índice, etc.) ocupan bastante espacio.

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1. Instalación costosa

La implantación de un sistema de bases de datos puede llevar consigo un costo elevado, tanto en equipo físico (servidores, instalaciones, etc.) como en el lógico (sistemas operativos, programas, etc.), además del mismo costo de adquisición y mantenimiento del SMBD.

2. Personal especializado

Los conocimientos, que resultan imprescindibles para una utilización correcta y eficaz y sobre todo para el diseño y administración de las bases de datos, implican la necesidad de personal especializado.

3. Implantación larga y difícil

Debido a las dos causas descritas anteriormente, la implantación de una base de datos puede convertirse en una tarea larga y laboriosa. Las dificultades que van apareciendo a lo largo de su desarrollo llevan, en general, a que se superen ampliamente los plazos inicialmente previstos.

4. Falta de rentabilidad a corto plazo

La implantación de un sistema de bases de datos, tanto por su costo en personal y en equipos como por el tiempo que tarda en estar operativo, no resulta rentable a corto plazo sino a medio o, incluso, a largo plazo.

5. Escasa estandarización

Un problema muy importante que se pone de manifiesto en el momento de la creación de una base de datos es la falta de estandarización que facilite a los usuarios el manejo de los sistemas de bases de datos. Empieza, sin embargo, a observarse ya una preocupación por este tema y van apareciendo estándares, sobre todo en el campo de las bases de datos relacionales. Actualmente, la mayoría del intercambio de información se realiza en formato XML, el cual podemos definirlo sencillamente como texto plano estructurado.

6. Desfase entre teoría y práctica

Al existir un considerable avance de la teoría en relación con la práctica, en muchas ocasiones los usuarios, especialmente los directivos, se engañan respecto de las prestaciones reales que pueden proporcionarles los SMBD actuales, creyendo que constituyen ya una realidad ciertos aspectos que todavía son teóricos.

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Estudiante: Summer Gil Rodríguez

Año: 12° B

Fecha: 24 / 9 / 2024