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Introducción Bases de Datos OO

Introducción Bases de Datos OO

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DefiniciónDefinición

• Cuando se juntan las funcionalidades de una base de datos con las de un lenguaje orientado a objetos, se obtiene un sistema de manejo de base de datos orientado a objetos (ODBMS). – Persistencia de datos transparente– Control de concurrencia– Restauración de datos– Consultas asociativas

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Persistencia TransparentePersistencia Transparente

• La Persistencia transparente en un ODBMS se refiere a la habilidad de manipular directamente los objetos guardados en la base usando un programa orientado a objetos.

• Esto se contrasta con la utilización de SQL o una llamada a ODBC o JDBC.

• Usar un base de datos orientada a objetos significa que se obtiene un mayor desempeño y menos código para escribir.

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Diferencia de ModeloDiferencia de Modelo

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Cuando usar ODBMSCuando usar ODBMS

• Cuando se necesite alto rendimiento en datos complejos

• También se utiliza para reducir el tiempo de implementación (considerando que los programadores conocen acerca de ODBMS)

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Datos ComplejosDatos Complejos

• Falta de identificación única• Relaciones muchos a muchos• Acceso a través de trayectorias• Uso frecuente de código de tipos

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Datos ComplejosDatos Complejos

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Datos ComplejosDatos Complejos

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Mitos de las ODBMSMitos de las ODBMS

• Aprender ODBMS es más difícil que aprender RDBMS. -> Falso– Para utilizar ODBMS solamente necesito

conocer el lenguaje OO.– Aprender interfaces SQL (SQL-92,

JDBC, SQLJ, SQL:1999) es más complejo que aprender interfaces de persistencia transparente (ODMG 3.0 y JDO)

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Mitos de las ODBMSMitos de las ODBMS

• Las ODBMS son lentas -> Falso– Una de las principales ventajas de una

ODBMS es que pude ser de 10 a 1000 veces más rápida que una RDBMS dependiendo de la complejidad de los datos.

• No se pueden realizar Queries en las ODBMS -> Falso– Existe OQL que es el equivalente a SQL

en las Bases OO

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Mitos de las ODBMSMitos de las ODBMS

• Las ODBMS no son escalables -> Falso– Las ODBMS son utilizadas en

corporaciones que manejan terabytes de datos• Air France • Real-Time Event Engine • Stanford Linear Accelerator (SLAC)