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domingo, 8 de febrero de 2009

OPERADORES ADICIONALES DE CONSULTA...

  • Operadores adicionales de consulta: permiten realizar operaciones aritméticas, comparaciones, concatenaciones o asignaciones de valores. Por ejemplo, puede probar datos para comprobar que la columna de país o región de los datos de clientes está llena o no es NULL.
    En las consultas, cualquier persona que pueda ver los datos de la tabla que se deben usar con algún tipo de operador puede realizar operaciones. Para poder cambiar los datos correctamente, debe disponer de los permisos adecuados.
    En Microsoft SQL Server, los operadores se utilizan para lo siguiente:
    Cambiar datos, permanente o temporalmente.
    Buscar filas o columnas que cumplan una condición determinada.
    Implementar una decisión entre columnas de datos o entre expresiones.
    Probar determinadas condiciones antes de iniciar o confirmar una transacción, o antes de ejecutar determinadas líneas de código.

  • este tipo de operador me permitirá comparar números o conjunto de caracteres y además las consultas me permitirán seguir una serie de pasos para ingresar herramientas que me faciliten al revisar y o reorganizar mi información.

http://msdn.microsoft.com/es-es/library/ms189123.aspx

OPERADORES DERIVADOS...

  • Operadores Derivado: Los operadores derivados son aquellos que se pueden expresar siempre en función de operadores primitivos, pero su introducción tiene por fin la simplificación de las consultas.

  • estos seran entonces de mayor utilidad ya que ademas de organizar seran mas detallados para comprenderlos.

http://usuarios.lycos.es/cursosgbd/UD3.htm

OPERADORES PRIMITIVOS...

  • Operadores primitivos: El aspecto dinámico del modelo relacional en lo que al álgebra se refiere, lo constituye una colección de operadores que, aplicados a las relaciones, dan como resultado nuevas relaciones (propiedad de cierre).

    Los operandos del álgebra son las relaciones y los operadores se aplican a las relaciones a fin de formular consultas a la BD.

    Son cinco los operadores que podríamos llamar primitivos: los tradicionales de teoría de conjuntos unión, diferencia y producto cartesiano, y los especialmente introducidos por Codd de restricción y proyección; además, existen otros operadores que se pueden considerar derivados, ya que se pueden deducir de los primitivos.

  • entonces entenderemos que los operadores primitivos seran aquellos de los cuelaes se pueden derivar otros mas y que su utilidad permite ingresar datos referidos a un tema que captara el sistema de una base de datos.

http://usuarios.lycos.es/cursosgbd/UD3.htm

ALGEBRA RELACIONAL...

  • Álgebra relacional: El álgebra relacional es un conjunto de operaciones que describen paso a paso como computar una respuesta sobre las relaciones, tal y como éstas son definidas en el modelo relacional. Denominada de tipo procedimental, a diferencia del Cálculo relacional que es de tipo declarativo.
    Describe el aspecto de la manipulación de datos. Estas operaciones se usan como una representación intermedia de una consulta a una base de datos y, debido a sus propiedades algebraicas, sirven para obtener una versión más optimizada y eficiente de dicha consulta.

  • Esto nos permite que la computadora nos explique de una manera mas especifica y clara al usuario como fue que se realizo la operación, dándonos el procedimiento.

http://es.wikipedia.org/wiki/Algebra_relacional

ARQUITECTURA DE TRES NIVELES...

  • Arquitectura de 3 Niveles: El objetivo de la arquitectura de tres niveles es el de separar los programas de aplicación de la base de datos física.
    La mayoría de los SGBD no distinguen del todo los tres niveles. Algunos incluyen detalles del nivel físico en el esquema conceptual. En casi todos los SGBD que se manejan vistas de usuario, los esquemas externos se especifican con el mismo modelo de datos que describe la información a nivel conceptual, aunque en algunos se pueden utilizar diferentes modelos de datos en los niveles conceptual y externo.
    Hay que destacar que los tres esquemas no son más que descripciones de los mismos datos pero con distintos niveles de abstracción. Los únicos datos que existen realmente están a nivel físico, almacenados en un dispositivo como puede ser un disco. En un SGBD basado en la arquitectura de tres niveles, cada grupo de usuarios hace referencia exclusivamente a su propio esquema externo. Por lo tanto, el SGBD debe transformar cualquier petición expresada en términos de un esquema externo a una petición expresada en términos del esquema conceptual, y luego, a una petición en el esquema interno, que se procesará sobre la base de datos almacenada. Si la petición es de una obtención (consulta) de datos, será preciso modificar el formato de la información extraída de la base de datos almacenada, para que coincida con la vista externa del usuario. El proceso de transformar peticiones y resultados de un nivel a otro se denomina correspondencia o transformación. Estas correspondencias pueden requerir bastante tiempo, por lo que algunos SGBD no cuentan con vistas externas.
    La arquitectura de tres niveles es útil para explicar el concepto de independencia de datos que podemos definir como la capacidad para modificar el esquema en un nivel del sistema sin tener que modificar el esquema del nivel inmediato superior.

  • es un estilo de programación en el que el objetivo principal es la separación de la lógica de negocios de la lógica de diseño y la ventaja principal de este estilo es que el desarrollo se puede llevar a cabo en varios niveles y si se realiza un cambio sólo se ataca al nivel requerido sin tener que revisar uno por uno.

http://www.monografias.com/trabajos37/arquitectura-de-sistemas/arquitectura-de-sistemas.shtml

MODELO ANSI-SPARC...

  • Modelo ANSI-SPARC: La arquitectura a tres niveles del grupo ANSI, con su esquema conceptual, ha marcado una clara línea de investigación en el campo de las bases de datos. Aun cuando en trabajos y propuestas de normalización anteriores ya se había indicado la conveniencia de separar los tres niveles de estructuras, ninguno de estos estudios había tenido un impacto semejante al del esquema conceptual de ANSI. Consideramos, por tanto, de interés presentar dicha arquitectura.
    Una de las primeras tareas del grupo de estudio consistió en buscar una terminología común e intentar desarrollar un vocabulario consistente y comprensible. Otro trabajo que se abordó desde las primeras etapas fue el análisis de los componentes
    La arquitectura ANSI/X3/SPARC está parcialmente basada en el concepto de máquinas anidadas (lo que se llama a veces tipo cebolla). El flujo de datos pasa a través de las distintas capas, que están separadas por inter-faces y cuyas funciones se describen con cierto detalle en el documento. Los múltiples interfaces, cuyo número se ha considerado excesivo, tienden a aislar los diversos componentes del sistema con vistas a conseguir el objetivo de independencia.
    En la arquitectura se distinguen dos partes, la superior, para la definición de la base de datos, y la inferior, para su manipulación.
    En esta arquitectura se definen distintas funciones: humanas, representadas en la Figura por hexágonos; funciones de programa, que se presentan por medio de rectángulos; interfaces, que se representan mediante líneas y para cuya instrumentación el informe no dicta ninguna norma, pu-diendo ser, por tanto, interfaces físico, lógico, microprogramador, etc., y metadatos o diccionario de datos, representado por medio de un triángulo y que tiene un papel fundamental en esta arquitectura.

  • Este modelo de arquitectura fue creado para la mejor realización de base de datos, este modelo su principal objetivo era rendir mayor numero de interfaces que permitieran la mejor relacion con el asistente para que existiera el entendimiento entre uno y otro.

http://html.rincondelvago.com/bases-de-datos_7.html

REQUERIMIENTOS PARA LA CONSTRUCCION DE UNA BASE DE DATOS...

  • REQUERIMIENTOS PARA LA CONSTRUCCION DE UNA BASE DE DATOS
HARDWARE

Se requiere de un servidor para el almacenamiento y manejo de la base de datos corporativa; este servidor se recomienda que sea altamente escalable, pues algunas veces el proyecto de construcción de la bodega presenta redimensionamiento a medida que se avanza en la implementación. La capacidad inicial de almacenamiento estará determinada por los requerimientos de información histórica presentados por la empresa y por la perspectiva de crecimiento que se tenga.

Dependiendo del diseño del sistema, puede ser necesario contar con un segundo servidor para las herramientas de consulta de datos. Este equipo debe tener el sistema operativo recomendado por el proveedor de la herramienta a utilizar, siendo el más usado alguna versión de Windows.

Las estaciones de trabajo de cada usuario deberán cumplir con las características recomendadas por el proveedor de la herramienta de consulta seleccionada.

HERRAMIENTAS DE SOFTWARE

Las herramientas se clasifican en cuatro categorías básicas: Herramientas de Almacenamiento (bases de datos, bases de datos multidimensionales), Herramientas de Extracción y Colección, Herramientas para Reportes de Usuario Final y Herramientas para Análisis Inteligentes.

Herramientas de Almacenamiento: corresponde a la herramienta en la cual se irán a almacenar los datos. Existen muchas opciones, dependiendo del volumen de los datos, presupuesto, y capacidad de su sistema. Cada uno de los sistemas de administración de bases de datos, como Oracle, DB2, Informix, TeraData, Sybase, etc, tienen una facilidad de Data Warehouse.

Herramientas de Extracción y Colección: Ayudan a definir, acumular, totalizar y filtrar los datos de sus sistemas transaccionales en el Data Warehouse. La mayoría de esas herramientas son desarrolladas por el personal interno de la compañía dado el gran conocimiento que tienen de los sistemas transaccionales.

Herramientas para Elaboración de Reportes a Usuarios Finales: Es la interfase vista por el usuario. Al usuario se le debe proveer un mecanismo para que vea los datos a un alto nivel y que entonces obtenga con ello la solución a preguntas específicas. Existen muchas herramientas, incluyendo Cognos Powerplay, Business Objects, SAS, ShowCase Strategy, etc.

Herramientas de Análisis Inteligente: Entre ellas están las de empresas como IBM, SAS, Arbor, Cognos, Business Objects, entre otras. Estas herramientas han sido construidas utilizando inteligencia artificial, buscan alrededor del Data Warehouse modelos y relaciones en los datos. Estas herramientas utilizan una técnica conocida como Data Minning o Minería de datos.
  • existen datos y funciones necesarias para la creación de una base de datos esto para el mejor rendimiento del programa pues conociendo mejor las herramientas que le convienen a la base de datos que realices te ayudara para el mejor rendimiento de esta.

http://planeacion.udea.edu.co/datamart/requerimientos.htm