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1 Semestre 5 Fascículo 1 Bases de Datos

Base datos f01

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Semestre 5

Fascículo

1

Bases de Datos

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Bases d datos Semestre 5

Bases de datos

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Bases de datos

Semestre 5

Tabla de contenido Página

Presentación de la asignatura 1

Competencias generales 2

Contenido mínimo de la asignatura 5

Introducción 11

Conceptos previos 11

Mapa conceptual Fascículo 1 12

Logros 12

Conceptos sobre Bases de Datos 13

Base de datos en el contexto de la Ingeniería de Software. 14

Conceptos básicos 16

Bases de Datos 16

DBMS 17

Esquemas de Bases de datos 18

Independencia Lógica y Física de Datos. 18

Enfoque tradicional versus enfoque de base de datos. 19

Ventajas de un ambiente de base de datos. 21

Arquitectura de un DBMS 21

Lenguaje de Definición de Datos 23

Lenguaje de Manejo de Datos. 25

Funciones del manejador de base de datos. 25

Tipos de almacenamiento en un ambiente de base de datos. 27

Usuarios de un ambiente de base de datos. 29

Evolución histórica de las base de datos 31

Resumen 34

Bibliografía recomendada 35

Nexo 35

Seguimiento al autoaprendizaje 37

Créditos: 3

Tipo de asignatura: Teórico – Práctica

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Bases d datos Semestre 5

Bases de datos

Copyright©2008 FUNDICIÓN UNIVERSITARIA SAN MARTÍN

Facultad de Universidad Abierta y a Distancia,

“Educación a Través de Escenarios Múltiples”

Bogotá, D.C.

Prohibida la reproducción total o parcial sin autorización

por escrito del Presidente de la Fundación.

La redacción de este fascículo estuvo a cargo de

JOHN FREDY ROJAS

Docente tutor – Programa de Ingeniería de Sistemas a Distancia.

Sede Bogotá, D.C.

Corrección de estilo

ADRIANA RODRÍGUEZ V.

Diseño gráfico y diagramación a cargo de

SANTIAGO BECERRA SÁENZ

ORLANDO DÍAZ CÁRDENAS

Impreso en: GRÁFICAS SAN MARTÍN

Calle 61A No. 14-18 - Tels.: 2350298 - 2359825

Bogotá, D.C., Noviembre de 2011

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Fascículo No. 1

Semestre 5

Bases de datos

Bases de datos

Presentación general de la asignatura

La teoría de bases de datos envuelve los principios formales para definir y

manipular datos estructurados e interrelacionados. La definición de los da-

tos se hace utilizando un modelo de datos y la manipulación se hace utili-

zando un lenguaje de manipulación de datos. Diferentes modelos de datos

(jerárquico, red, relacional, orientado a objetos, relacional extendido) han

sido propuestos en la búsqueda del mayor poder descriptivo posible. Los

lenguajes de manipulación de datos buscan ofrecer el máximo de facilidad,

simplicidad y flexibilidad en el acceso, manipulación y modificación de los

datos. Los lenguajes de manipulación de datos son en su gran mayoría

declarativos (p.e., el usuario solo se interesa en describir lo que quiere) lo

cual reduce radicalmente el tiempo de desarrollo y mantenimiento de apli-

caciones.

Un sistema de manejo de bases de datos es la capa de software necesaria

para la creación, manipulación y modificación de los datos que conforman

una base de datos. Los aspectos fundamentales de estos sistemas son el

control de concurrencia de acceso a los datos, la seguridad de los datos

para protegerlos de daños físicos (en los equipos) y lógicos (de programa-

ción o de manejo), y la eficiencia del sistema evaluada normalmente en

términos del tiempo de respuesta en la ejecución de las consultas de los

usuarios.

Dada la naturaleza declarativa de los lenguajes de consulta, la eficiencia

del sistema es muy dependiente del proceso de optimización que garanti-

za la mejor evaluación posible a cada consulta. El proceso de optimización

de consultas en un sistema manejador de bases de datos incluye la pro-

puesta de: algoritmos especializados para implementar las diferentes ope-

raciones algebraicas utilizadas en la evaluación de consultas; reglas de

transformaciones lógicas y físicas que conduzcan a una mejor evaluación;

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

modelos de costo (p.e., fórmulas matemáticas) para evaluar la importancia

de aplicar las diferentes reglas; estrategias de cómo organizar y buscar las

reglas que se deben aplicar; e índices que permitan reducir la complejidad

de las operaciones de acceso y modificación de los datos.

Competencias generales de la asignatura

Los estudiantes a través del contenido de esta asignatura deben alcanzar

el desarrollo de las siguientes habilidades, actitudes y aptitudes:

Comunicativa:

Deben estar en condiciones de expresar en términos generales lo que es

una Base de Datos y su aplicabilidad en el ámbito organizacional.

Cognitiva:

Conocer y distinguir los modelos de datos vigentes y sus bases concep-

tuales.

Contextual:

Identificar nuevas tendencias en cuanto a Bases de Datos.

Valorativa:

Medir de manera objetiva el nivel de conocimiento adquirido con respecto

a las Bases de Datos comparado con su conocimiento antes de comenzar

el curso.

Competencias específicas

De manera concreta, las competencias a desarrollar son:

Competencias Instrumentales:

Capacidad de análisis y síntesis.

Conocimientos generales básicos.

Toma de decisiones.

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Competencias Interpersonales:

Capacidad crítica y autocrítica.

Habilidades interpersonales.

Apreciación de la diversidad.

Compromiso ético.

Competencias Sistémicas:

Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.

Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones.

Habilidad para trabajar de forma autónoma.

Iniciativa y espíritu emprendedor.

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Contenido mínimo de la asiganatura

Fascículo 1

Conceptos sobre Bases de Datos

Base de datos en el contexto de la Ingeniería de Software.

Conceptos básicos

Bases de Datos

DBMS

Esquemas de Bases de datos

Independencia Lógica y Física de Datos

Enfoque tradicional versus enfoque de base de datos.

Ventajas de un ambiente de base de datos

Arquitectura de un DBMS

Lenguaje de Definición de Datos

Lenguaje de Manejo de Datos.

Funciones del manejador de base de datos

Tipos de almacenamiento en un ambiente de base de datos.

Usuarios de un ambiente de base de datos.

Evolución histórica de las base de datos

Fascículo 2

Modelaje Conceptual de los Datos

Modelos de Bases de Datos

Evolución de los modelos de datos.

Lenguajes.

Administración de Bases de Datos.

Estructura de los Datos

Visión informal de una relación

Visión formal de una relación

Diferencias entre relaciones y archivos

Clave candidata, clave primaria y clave alternativa de las relaciones

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Claves foráneas de las relaciones

Creación de las relaciones de una base de datos

Operaciones del modelo relacional

Reglas de integridad

Regla de integridad de unicidad de la clave primaria

Regla de integridad de entidad de la clave primaria

Regla de integridad referencial

Regla de integridad de dominio

El álgebra relacional

Operaciones conjuntistas

Operaciones específicamente relacionales

Fascículo 3

El Lenguaje SQL

Sentencias de definición

Creación y borrado de una base de datos relacional

Creación de tablas

Modificación y borrado de tablas

Creación y borrado de vistas

Definición de la base de datos relacional

Sentencias de manipulación

Inserción de filas en una tabla

Borrado de filas de una tabla

Modificación de filas de una tabla

Introducción de filas en la base de datos relacional

Consultas a una base de datos relacional

Sentencias de control

Las transacciones

Las autorizaciones y desautorizaciones

Sublenguajes especializados

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

SQL hospedado

Las SQL/CLI

Fascículo 4

Introducción al Diseño de Bases de Datos

Etapas del diseño de bases de datos

Diseño conceptual: el modelo ER

Construcciones básicas

Extensiones del modelo ER

Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria

Diseño lógico: la transformación del modelo ER al modelo relacional

Introducción a la transformación de entidades e interrelaciones

Transformación de entidades

Transformación de interrelaciones binarias

Transformación de interrelaciones ternarias

Transformación de interrelaciones n-arias

Transformación de interrelaciones recursivas

Transformación de entidades débiles

Transformación de la generalización/especialización

Transformación de entidades asociativas

Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria

Fascículo 5

Bases de Datos en Mysql

Características de MySQL

Acceso a un servidor MySQL

Creación y manipulación de tablas

Consultas

Administración de MySQL

Clientes gráficos

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Fascículo 6

Bases de Datos en PostgreSQL

Características de PostgreSQL

Introducción a la orientación a objetos

Acceso a un servidor PostgreSQL

Creación y manipulación de tablas

Manipulación de datos

Funciones y disparadores

Administración de PostgreSQL

Cliente gráfico: pgAdmin3

Fascículo 7

Desarrollo de Aplicaciones en conexión con bases de datos

Conexión y uso de bases de datos en lenguaje PHP

API nativa frente a API con abstracción

API nativa en MySQL

API nativa en PostgreSQL

Capa de abstracción PEAR::DB

Conexión y uso de bases de datos en lenguaje Java

Acceder al SGBD con JDBC

Sentencias preparadas

Transacciones

Seguimiento al autoaprendizaje

Fascículo 8

Caso de Estudio

Presentación del caso de estudio

El modelo relacional y el álgebra relacional

El lenguaje SQL

Introducción al diseño de bases de datos

Bases de datos en MySQL

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Bases de datos en PostgreSQL

Desarrollo de aplicaciones en conexión con bases de datos

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Fascículo No. 1

Semestre 5

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Introducción

Las bases de datos son el método preferido para el almacenamiento es-

tructurado de datos. Desde las grandes aplicaciones multiusuario, hasta

los teléfonos móviles y las agendas electrónicas utilizan tecnología de ba-

ses de datos para asegurar la integridad de los datos y facilitar la labor tan-

to de usuarios como de los programadores que las desarrollaron.

Desde la realización del primer modelo de datos, pasando por la adminis-

tración del sistema gestor, hasta llegar al desarrollo de la aplicación, los

conceptos y la tecnología asociados son muchos y muy heterogéneos. Sin

embargo, es imprescindible conocer los aspectos clave de cada uno de

estos temas para tener éxito en cualquier proyecto que implique trabajar

con bases de datos.

Conceptos previos

Antes de iniciar este fascículo es importante recordar la importancia de los

datos en el contexto de la administración y sistemas de información que

han sido los conceptos trabajados en asignaturas previas.

Un Sistema de Información es un conjunto de elementos, ordenadamente

relacionados entre sí de acuerdo con ciertas reglas, que aporta a la organi-

zación la información necesaria para el cumplimiento de sus fines, para lo

cual tendrá que recoger, procesar y almacenar datos procedentes tanto de

datos, la misma organización como de fuentes externas, facilitando la re-

cuperación, elaboración y presentación de los mismos.

De igual forma es importante tener claro los conceptos asociados a los

sistemas de recuperación de la información.

La Recuperación de Información (RI) contempla:

Selección de documentos de un sistema de almacenamiento masivo.

Relativos a una consulta de un usuario.

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Los documentos recuperados deben ser relevantes para el usuario y el

tiempo de respuesta del sistema debe ser reducido.

Los sistemas de RI son el elemento fundamental de las bases de datos.

Las principales diferencias entre un sistema de bases de datos y un siste-

ma de RI son:

Datos estructurados vs. No estructurados

Recuperación determinista vs. Recuperación probabilista.

Mapa conceptual fascículo 1

Al concluir el estudio del presente fascículo, el estudiante estará en capacidad

de:

Comprender y definir que es una base de datos así como sus características

principales.

Conocer el significado de un Sistema Manejador de Bases de Datos, sus

componentes y funciones.

Conocer, aplicar e interpretar el concepto de independencia de datos en ba-

ses de datos y los mecanismos asociados.

LogrosLogrosLogros

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Conceptos sobre Bases de Datos

Todas las empresas requieren almacenar información. Desde siempre lo

han hecho. La información puede ser de todo tipo. Cada elemento informa-

tivo (nombre, dirección, sueldo, etc.) es lo que se conoce como dato (en

inglés data).

Las soluciones utilizadas por las empresas para almacenar los datos son

diversas.

Antes de la aparición de la informática se almacenaban en ficheros con

cajones y carpetas y fichas. Tras la aparición de la informática estos datos

se almacenan en archivos digitales dentro de las unidades de almacena-

miento del computador (a veces en archivos binarios, o en hojas de cálcu-

lo).

Además las empresas requieren utilizar aplicaciones informáticas para rea-

lizar tareas propias de la empresa a fin de mecanizar a las mismas. Estas

aplicaciones requieren manejar los datos de la empresa.

En los inicios de la era informática, cada programa almacenaba y utilizaba

sus propios datos de forma un tanto caótica. La ventaja de este sistema (la

única ventaja), es que los procesos eran independientes por lo que la mo-

dificación de uno no afectaba al resto. Pero tiene grandes inconvenientes:

Costo de almacenamiento elevado.

Datos redundantes (se repiten continuamente).

Probabilidad alta de inconsistencia en los datos.

Difícil modificación en los datos y facilidad de problemas de inconsis-

tencia al realizar esas modificaciones (ya que es difícil que esa modifi-

cación afecte a todos los datos)

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Una base de datos es una

serie de datos relacionados

que forman una estructura

lógica, es decir una estructu-

ra reconocible desde un

programa informático.

Lógicamente la solución a este problema es hacer que todas las aplicacio-

nes utilicen los mismos datos. Esto provoca que los datos deban estar

mucho más protegidos y controlados. Además los datos forman una es-

tructura física y funcional que es lo que se conoce como base de datos.

De esta forma una base de datos es una serie de datos relacionados que

forman una estructura lógica, es decir una estructura reconocible desde un

programa informático.

Esa estructura no sólo contiene los datos en sí, sino la forma en la que se

relacionan.

Las bases de datos empiezan a aparecer en los años 60 y triunfan en los

años setenta y ochenta.

Un sistema de bases de datos sirve para integrar los datos. Lo componen

los siguientes elementos:

Hardware. Máquinas en las que se almacenan las bases de datos. In-

corporan unidades de almacenamiento masivo para este fin.

Software. Es el sistema gestor de bases de datos. El encargado de ad-

ministrar las bases de datos.

Datos. Incluyen los datos que se necesitan almacenar y los metadatos

que son datos que sirven para describir lo que se almacena en la base

de datos.

Usuarios. Personas que manipulan los datos del sistema.

Base de datos en el contexto de la Ingeniería de Software

Las aplicaciones informáticas de los años sesenta acostumbraban a darse

totalmente por lotes (batch) y estaban pensadas para una tarea muy es-

pecífica relacionada con muy pocas entidades tipo.

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

La redundancia de datos

hace referencia al almace-

namiento de los mismos

datos varias veces en dife-

rentes lugares.

Cada aplicación (una o varias cadenas de programas) utilizaba archivos de

movimientos para actualizar (creando una copia nueva) y/o para consultar

uno o dos archivos maestros o, excepcionalmente, más de dos. Cada pro-

grama trataba como máximo un archivo maestro, que solía estar sobre cin-

ta magnética y, en consecuencia, se trabajaba con acceso secuencial. Ca-

da vez que se le quería añadir una aplicación que requería el uso de algu-

nos de los datos que ya existían y de otros nuevos, se diseñaba un archivo

nuevo con todos los datos necesarios (algo que provocaba redundancia)

para evitar que los programas tuviesen que leer muchos archivos.

A medida que se fueron introduciendo las líneas de comunicación, los ter-

minales y los discos, se fueron escribiendo programas que permitían a va-

rios usuarios consultar los mismos archivos on-line y de forma simultánea.

Más adelante fue surgiendo la necesidad de hacer las actualizaciones

también on-line.

A medida que se integraban las aplicaciones, se tuvieron que interrelacio-

nar sus archivos y fue necesario eliminar la redundancia. El nuevo conjunto

de archivos se debía diseñar de modo que estuviesen interrelacionados; al

mismo tiempo, las informaciones redundantes (como por ejemplo, el nom-

bre y la dirección de los clientes o el nombre y el precio de los productos),

que figuraban en los archivos de más de una de las aplicaciones, debían

estar ahora en un solo lugar.

El acceso on-line y la utilización eficiente de las interrelaciones exigían es-

tructuras físicas que diesen un acceso rápido, como por ejemplo los índi-

ces, las multilistas, las técnicas de hashing, etc.

Estos conjuntos de archivos interrelacionados, con estructuras complejas y

compartidos por varios procesos de forma simultánea (unos on-line y otros

por lotes), recibieron al principio el nombre de Data Banks, y después, a

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

inicios de los años setenta, el de Data Bases. En español los denomina-

mos bases de datos (BD).

El software de gestión de archivos era demasiado elemental para dar satis-

facción a todas estas necesidades. Por ejemplo, el tratamiento de las inter-

relaciones no estaba previsto, no era posible que varios usuarios actualiza-

ran datos simultáneamente, etc. La utilización de estos conjuntos de archi-

vos por parte de los programas de aplicación era excesivamente compleja,

de modo que, especialmente durante la segunda mitad de los años seten-

ta, fue saliendo al mercado software más sofisticado: los Data Base Mana-

gement Systems, que aquí denominamos sistemas de gestión de BD

(SGBD).

En otras palabras, una base de datos es un conjunto estructurado de datos

que representa entidades y sus interrelaciones. La representación será

única e integrada, a pesar de que debe permitir utilizaciones varias y si-

multáneas.

Conceptos básicos

Bases de Datos

Algunas definiciones de bases de datos pueden ser:

Es un sistema que almacena datos que están relacionados.

Es un repositorio en donde guardamos información integrada que po-

demos almacenar y recuperar.

Un conjunto de información almacenada en memoria auxiliar que permi-

te acceso directo y un conjunto de programas que manipulan esos da-

tos.

Una base de datos de un sistema de información es la representación

integrada de los conjuntos de entidades instancia correspondiente a las

diferentes entidades tipo y de sus interrelaciones. Esta representación

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

informática (o conjunto estructurado de datos) debe poder ser utilizada

de forma compartida por muchos usuarios de distintos tipos.

En otras palabras, una base de datos es un conjunto estructurado de datos

que representa entidades y sus interrelaciones. La representación será

única e integrada, a pesar de que debe permitir utilizaciones varias y si-

multáneas.

DBMS

Un sistema gestor de bases de datos o SGBD o sus siglas DBMS proce-

dentes del inglés, Data Base Management System, es el software que

permite a los usuarios procesar, describir, administrar y recuperar los da-

tos almacenados en una base de datos.

Esquema del funcionamiento y utilidad de un sistema gestor de ba-ses de datos

El éxito del DBMS reside en mantener la seguridad e integridad de los da-

tos. Lógicamente tiene que proporcionar herramientas a los distintos usua-

rios. Entre las herramientas que proporciona están:

Herramientas para la creación y especificación de los datos. Así como la

estructura de la base de datos.

Herramientas para administrar y crear la estructura física requerida en

las unidades de almacenamiento.

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18

Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Herramientas para la manipulación de los datos de las bases de datos,

para añadir, modificar, suprimir o consultar datos.

Herramientas de recuperación en caso de desastre.

Herramientas para la creación de copias de seguridad.

Herramientas para la gestión de la comunicación de la base de datos.

1.1

Realice un cuadro comparativo de los objetivos de los DBMS que

hemos dado aquí con la que se encuentran en otras fuentes de informa-

ción, e identifique las diferencias encontradas.

Esquemas de Bases de datos

El Esquema de una Base de datos (en Inglés Database Schema) describe

la estructura de una Base de datos, en un lenguaje formal soportado por

un Sistema administrador de Base de datos (DBMS). En una Base de da-

tos Relacional, el Esquema define sus tablas, sus campos en cada tabla y

las relaciones entre cada campo y cada tabla.

El esquema es generalmente almacenado en un Diccionario de Datos.

Aunque generalmente el esquema es definido en un lenguaje de Base de

datos, el término se usa a menudo para referirse a una representación

gráfica de la estructura de base de datos.

Independencia Lógica y Física de Datos:

Las bases de datos están compuestas, de datos y de metadatos. Los me-

tadatos son datos (valga la redundancia) que sirven para especificar la es-

tructura de la base de datos; por ejemplo qué tipo de datos se almacenan

(si son texto o números o fechas ...), qué nombre se le da a cada dato

(nombre, apellidos,...), cómo están agrupados, cómo se relacionan, etc.

De este modo se producen dos visiones de la base de datos:

Estructura lógica: Indica la composición y distribución teórica de la ba-

se de datos. La estructura lógica sirve para que las aplicaciones puedan

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19

Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

utilizar los elementos de la base de datos sin saber realmente cómo se

están almacenando. Es una estructura que permite idealizar a la base

de datos. Sus elementos son objetos, entidades, nodos, relaciones, en-

laces,... que realmente no tienen presencia real en la física del sistema.

Por ello para acceder a los datos tiene que haber una posibilidad de

traducir la estructura lógica en la estructura física.

Estructura física: Es la estructura de los datos tan cual se almacenan

en las unidades de disco. La correspondencia entre la estructura lógica

y la física se almacena en la base de datos (en los metadatos).

Enfoque tradicional versus enfoque de base de datos

Tradicionalmente, las organizaciones mantienen el almacenamiento de

datos en cada departamento de la empresa. Los datos de pedidos de

clientes se mantienen en el departamento de ventas y pedidos, los datos

de facturación se mantienen en el departamento de facturación, y la infor-

mación contable se registra en el departamento de contabilidad. Hoy en

día, las organizaciones han comenzado a relacionar las funciones en con-

junto para optimizar sus sistemas de información y evitar duplicaciones

innecesarias.

El enfoque tradicional

Una de las formas básicas de gestión de datos es a través de los archivos.

Debido a que un archivo es una colección de registros relacionados, todos

los registros asociados con una aplicación en particular (y por lo tanto re-

lacionados con la aplicación) pueden ser recaudados y administrados jun-

tos en un archivo específico de la aplicación. Al mismo tiempo, la mayoría

de las organizaciones cuentan con numerosas aplicaciones específicas de

archivos de datos. Este enfoque de la gestión de datos, en el que para se-

parar los archivos de datos se crean y se almacenan para cada programa

de aplicación, se llama el enfoque tradicional.

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

La Integridad de los datos es

el grado en que los datos de

cualquier archivo son precisos

y consistentes.

Una de las fallas de este enfoque orientado a la gestión de los datos es

que muchos de los datos-por ejemplo, el nombre y domicilio del cliente-se

duplica en dos o más archivos. El problema con la redundancia de datos

es que los cambios a los datos (por ejemplo, una dirección de nuevos

clientes) puede ser realizado en un archivo y no el otro. El departamento

de procesamiento de pedidos podría haber actualizado su archivo a la

nueva dirección, pero el departamento de facturación sigue enviando fac-

turas a la dirección antigua. La redundancia de datos, por lo tanto, entra en

conflicto con la integridad de los datos.

La integridad de los datos se establece mediante el control o la eliminación

de la redundancia de datos. Mantener la dirección de un cliente en un solo

archivo se reduce la posibilidad de que el cliente tendrá dos direcciones

diferentes almacenados en diferentes lugares. El funcionamiento eficiente

de un negocio requiere un alto grado de integridad de datos.

A pesar de los inconvenientes de utilizar el enfoque tradicional de archivos

en los sistemas de base de datos, algunas organizaciones siguen utilizán-

dolo. Para estas empresas, el costo de convertir a otro enfoque es dema-

siado alto.

El enfoque de base de datos

Debido a los problemas asociados con el enfoque tradicional de gestión

de datos, muchos directivos querían un medio más eficiente y eficaz de los

datos de la organización. El resultado fue el enfoque de base de datos pa-

ra gestión de datos. En un enfoque de base de datos, un conjunto de da-

tos relacionados es compartido por varios programas de aplicación. En

lugar de tener archivos de datos separados, cada aplicación utiliza una

colección de datos que se unieron o bien se relacionaron en la base de

datos. El enfoque de base de datos ofrece ventajas significativas sobre el

tradicional enfoque basado en los archivos. Por un lado, mediante el con-

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21

Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Una tupla es un conjunto de

datos, en el caso de una base

de datos de una lista de em-

pleados, cada tupla es el

conjunto de datos de un mis-

mo empleado.

trol de redundancia de datos, el enfoque de base de datos puede utilizar el

espacio de almacenamiento más eficiente y aumentar la integridad de da-

tos. El enfoque de base de datos también puede aumentar la flexibilidad

de una organización en el uso de datos. Dado que los datos una vez guar-

dado en dos archivos se encuentran ahora en la misma base de datos, es

más fácil de localizar y solicitar los datos de muchos tipos de procesamien-

to, y los departamentos pueden compartir datos y recursos de información.

Esta flexibilidad puede ser esencial en la coordinación de toda la organiza-

ción las respuestas a través de diversas áreas funcionales de una empresa.

Ventajas de un ambiente de base de datos

Independencia de los datos y los programas y procesos. Esto permite

modificar los datos sin modificar el código de las aplicaciones.

Menor redundancia. No hace falta tanta repetición de datos. Aunque,

sólo los buenos diseños de datos tienen poca redundancia.

Integridad de los datos. Mayor dificultad de perder los datos o de reali-

zar incoherencias con ellos.

Mayor seguridad en los datos. Al limitar el acceso a ciertos usuarios.

Datos más documentados. Gracias a los metadatos que permiten des-

cribir la información de la base de datos.

Acceso a los datos más eficiente. La organización de los datos produce

un resultado más óptimo en rendimiento.

Menor espacio de almacenamiento. Gracias a una mejor estructuración

de los datos.

Arquitectura de un DBMS

Una base de datos en ejecución consta de 3 cosas:

Archivos

o Control (ctl): almacenan información acerca de la estructura de archi-

vos de la base.

Page 26: Base datos f01

22

Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

o Rollback (rbs): cuando se modifica el valor de alguna tupla en una

transacción, los valores nuevos y anteriores se almacenan en un ar-

chivo, de modo que si ocurre algún error, se puede regresar (roll-

back) a un estado anterior.

o Redo (rdo): bitácora de toda transacción, en muchos dbms incluye

todo tipo de consulta incluyendo aquellas que no modifican los da-

tos.

o Datos (dbf): el tipo más común, almacena la información que es ac-

cesada en la base de datos.

o Indices (dbf) (dbi): archivos hermanos de los datos para acceso rápi-

do.

o Temp (tmp): localidades en disco dedicadas a operaciones de orde-

namiento o alguna actividad particular que requiera espacio temporal

adicional.

Memoria

o Shared Global Area (SGA): es el área más grande de memoria y

quizás el más importante

Shared Pool: es una caché que mejora el rendimiento ya que al-

macena parte del diccionario de datos y el parsing de algunas

consultas en SQL

Redo Log Buffer: contiene un registro de todas las transacciones

dentro de la base, las cuales se almacenan en el respectivo archi-

vo de Redo y en caso de siniestro se vuelven a ejecutar aquellos

cambios que aún no se hayan reflejado en el archivo de datos

(commit).

Large Pool: espacio adicional, generalmente usado en casos de

multithreading y esclavos de I/O.

o Program Global Area (PGA): información del estado de curso-

res/apuntadores

o User Global Area(UGA): información de sesión, espacio de stack

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23

Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Procesos

o Threading

o System Monitor: despierta periódicamente y realiza algunas activida-

des entre las que se encuentran la recuperación de errores, recupe-

ración de espacio libre en tablespaces y en segmentos temporales.

o Process Monitor: limpia aquellos procesos que el usuario termina de

manera anormal, verificando consistencias, liberación de recursos,

bloqueos.

o Database Writer: escribe bloques de datos modificados del buffer al

disco, aquellas transacciones que llegan a un estado de commit.

o Log Writer: escribe todo lo que se encuentra en el redo log buffer

hacia el redo file.

o Checkpoint: sincroniza todo lo que se tenga en memoria, con sus co-

rrespondientes archivos en disco.

Lenguaje de Definición de Datos

El lenguaje de Definición de datos, en inglés Data Definition Language

(DLL), es el que se encarga de la modificación de la estructura de los obje-

tos de la base de datos. Existen cuatro operaciones básicas: CREATE, AL-

TER, DROP y TRUNCATE.

CREATE

Este comando crea un objeto dentro de la base de datos. Puede ser una

tabla, vista, índice, trigger, función, procedimiento o cualquier otro objeto

que el motor de la base de datos soporte.

Ejemplo:

CREATE TABLE TABLA_NOMBRE (

cl integer not null

nombre VARCHAR (50)

fecha_nac DATE NOT NULL,

PRIMARY KEY (my_field1, my_field 2)

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24

Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

ALTER

Este comando permite modificar la estructura de un objeto- Se pueden

agregar / quitar campos a una tabla, modificar el tipo de un campo, agre-

gar / quitar índices a una tabla, modificar un trigger, etc.

Ejemplo (agregar columna a una tabla):

ALTER TABLE TABLA NOMBRE (

ADD NUEVO_ CAMPO INT UNSIGNED

)

DROP

Este comando elimina un objeto de la base de datos. Puede ser una tabla,

vista, índice, trigger, función, procedimiento o cualquier otro objeto que el

motor de la base de datos soporte. Se puede combinar con la sentencia

ALTER.

Ejemplo:

DROP TABLE TABLA_NOMBRE

Ejemplo:

ALTER TABLE TABLA_NOMBRE

(

DROP COLUMN CAMPO_NOMBRE 1

)

TRUNCATE

Este comando trunca todo el contenido de una tabla. La ventaja sobre el

comando DELETE, es que si se quiere borrar todo el contenido de la tabla,

es mucho más rápido, especialmente si la tabla es muy grande, la desven-

taja es que TRUNCATE solo sirve cuando se quiere eliminar absolutamente

todos los registros, ya que no se permite la cláusula WHERE. Si bien, en

un principio, esta sentencia parecería ser DML (Lenguaje de Manipulación

de Datos), es en realidad una DDL, ya que internamente, el comando trun-

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Fascículo No. 1

Semestre 5

cate borra la tabla y la vuelve a crear y no ejecuta ninguna transacción.

Ejemplo:

TRUNCATE TABLE TABLA_NOMBRE

Lenguaje de Manejo de Datos

Un lenguaje de Manejo de Datos (Data Manipulation Languaje (DML)) es

un lenguaje proporcionado por el sistema de gestión de bases de datos

que permite a los usuarios de la misma llevar a cabo las tareas de consulta

o manipulación de los datos, organizados por el modelo de datos adecua-

do.

El lenguaje de manipulación de datos más popular hoy en día es SQL,

usado para recuperar y manipular datos en una base de datos relacional.

Otros ejemplos de DML son los usados por bases de datos IMS/DL1, CO-

DASYL u otras.

Se clasifican en dos grandes grupos:

.Lenguajes de consulta procedimentales.

.Lenguajes de consulta no procedimentales

El lenguaje de Consulta Estructurado (Structured Query Language) es un

lenguaje declarativo de acceso a bases de datos relacionales que permite

especificar diversos tipos de operaciones sobre las mismas. Una de sus

características es el manejo del álgebra y el cálculo relacional permitiendo

lanzar consultas con el fin de recuperar información de interés de una base

de datos, de una forma sencilla. Es un lenguaje de cuarta generación

(4GL)

Funciones del manejador de base de datos

Función de descripción

Sirve para describir los datos, sus relaciones y sus condiciones de acceso

e integridad. Además del control de vistas de usuarios y de la especifica-

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26

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Fascículo No. 1

Semestre 5

Un objetivo fundamental de

los SGBD es permitir que

varios usuarios puedan

acceder concurrentemente a

la misma Base de Datos.

ción de las características físicas de la base de datos. Para poder realizar

todas estas operaciones se utiliza un lenguaje de definición de datos o

DDL.

Función de manipulación. Permite buscar, añadir, suprimir y modificar

datos de la base de datos. El DBMS proporciona una lenguaje de manipu-

lación de datos (DML) para realizar esta función.

Función de control

Incorpora las funciones que permiten una buena comunicación con la base

de datos. Además proporciona al DBA los procedimientos necesarios para

realizar su labor Los datos son responsabilidad del DBMS, por lo que cual-

quier acceso debe ser realizado por éste. Lógicamente el DBMS va a aca-

bar comunicándose con el Sistema Operativo ya que el acceso a los archi-

vos de datos implica utilizar funciones del sistema operativo.

Esquema del acceso a los datos de un sistema gestor de base de datos

Los pasos realizados por el DBMS son:

El proceso lanzado por el usuario llama al DBMS indicando la porción

de la base de datos que se desea tratar.

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Fascículo No. 1

Semestre 5

El DBMS traduce la llamada a términos del esquema lógico de la base

de datos. Accede al esquema lógico comprobando derechos de acceso

y la traducción física.

El DBMS obtiene el esquema físico.

El DBMS traduce la llamada a los métodos de acceso del Sistema Ope-

rativo que permiten acceder a los datos requeridos.

El Sistema Operativo accede a los datos tras traducir las órdenes dadas

por el DBMS.

Los datos pasan del disco a una memoria intermedia o buffer. En ese

buffer se almacenarán los datos según se vayan recibiendo.

Los datos pasan del buffer al área de trabajo del usuario (ATU) del pro-

ceso del usuario.

El DBMS devuelve indicadores en los que manifiesta si ha habido erro-

res o advertencias a tener en cuenta. Esto se indica al área de comuni-

caciones del proceso de usuario. Si las indicaciones son satisfactorias,

los datos de la ATU serán utilizables por el proceso de usuario.

Tipos de almacenamiento en un ambiente de base de datos.

Online Transaction Processing (OLTP):

Segmentos cortos de rollback

Shared Pool muy largo

Redo log suficiente

Índices en discos separados

Segmentos temporales pequeños

Decisión Support Systems (DSS): datawarehouse

Segmentos largos de rollback

Shared Pool relativamente corto

Redo log suficiente

Indices apropiados

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Semestre 5

Segmentos largos de temporal

Parallel Query en la medida de lo posible (si está disponible)

Por otro lado un dbms puede ser implantado de 2 formas:

Cliente-Servidor

Three tier

Finalmente, también se puede considerar la opción de crear clusters de

máquinas o discos para poder brindar disponibilidad y escalabilidad. Exis-

ten 2 tipos de clusters:

SharedNothing:

explota mejor hardware económico

casi ilimitada escalabilidad

trabaja bien en ambientes r-w

los datos están particionados a través del cluster

Page 33: Base datos f01

29

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Fascículo No. 1

Semestre 5

SharedDisk:

adaptabilidad para el balance de cargas

gran disponibilidad

se desempeña mejor en ambientes de solo r

los datos no necesitan particionarse

Usuarios de un ambiente de base de datos

Usuario Final: es la persona que utiliza los datos, esta persona ve datos

convertidos en información.

Desarrollador de Aplicaciones: es la persona que desarrolla los sistemas

que interactúan con la Base de Datos.

DBA: es la persona que asegura integridad, consistencia, redundancia,

seguridad este es el Administrador de Base de Datos quien se encarga

de realizar el mantenimiento diario o periódico de los datos.

Las personas tienen acceso DBMS se clasifican de la siguiente manera:

USUARIOS INGENUOS. – Son aquellos que interactúan con el sistema por

medio de aplicaciones permanentes.

Page 34: Base datos f01

30

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USUARIOS SOFISTICADOS.- son aquellos con la capacidad de acceder a

la información por medios de lenguajes de consulta.

PROGRAMADORES DE APLICACIÓN.- son aquellos con un amplio domi-

nio del DML capaces de generar nuevos módulos o utilerias capaces de

manejar nuevos datos en el sistema.

USUARIOS ESPECIALIZADOS.- son aquellos que desarrollan módulos que

no se refieren precisamente al manejo de los datos, si no a aplicaciones

avanzadas como sistemas expertos, reconocimientos de imágenes, proce-

samiento de audio y demás.

Cuando un usuario o más de uno están actualizando los datos, se pueden

producir problemas de interferencia que tengan como consecuencia la ob-

tención de datos erróneos y la pérdida de integridad de la Base de Datos.

Para tratar los accesos concurrentes, los DBMS se utiliza el concepto de

transacción de Base de Datos, concepto de especial utilidad para todo

aquello que hace referencia a la integridad de los datos.

Denominamos transacción de Base de Datos o, simplemente, transacción

un conjunto de operaciones simples que se ejecutan como una unidad.

Los DBMS deben conseguir que el conjunto de operaciones de una tran-

sacción nunca se ejecute parcialmente. O se ejecutan todas, o no se eje-

cuta ninguna.

1.2

Lea algún informe “Estado del arte” sobre DMBS de los que se publican

(normalmente cada año) en revistas técnicas como Byte y Datamation y

haga un mapa conceptual al respecto.

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Fascículo No. 1

Semestre 5

Evolución histórica de las base de datos

El uso de sistemas de bases de datos automatizadas, se desarrolló a partir

de la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos, para su pos-

terior consulta, producidas por las nuevas industrias que creaban gran

cantidad de información.

Herman Hollerit (1860-1929) fue denominado el primer ingeniero estadísti-

co de la historia, ya que invento una computadora llamada “Máquina Au-

tomática Perforadora de Tarjetas.. Para hacer el censo de Estados Unidos

en 1880 se tardaron 7 años para obtener resultados, pero Herman Hollerit

en 1884 creo la máquina perforadora, con la cual, en el censo de 1890 dio

resultados en 2 años y medio, donde se podía obtener datos importantes

como número de nacimientos, población infantil y número de familias. La

máquina uso sistemas mecánicos para procesar la información de las tarje-

tas y para tabular los resultados.

A diferencia de la máquina de Babbage, que utilizaba unas tarjetas simila-

res, estas se centraban en dar instrucciones a la máquina. En el invento de

Herman Hollerit, cada perforación en las tarjetas representaba un número y

cada dos perforaciones una letra, cada tarjeta tenía capacidad para 80 va-

riables. La máquina estaba compuesta por una perforadora automática y

una lectora, la cual por medio de un sistema eléctrico leía los orificios de

las tarjetas, esta tenía unas agujas que buscaban los orificios y al tocar el

plano inferior de mercurio enviaba por medio del contacto eléctrico los da-

tos a la unidad.

Este invento disparo el desarrollo de la tecnología, la industria de los com-

putadores, abriendo así nuevas perspectivas y posibilidades hacia el futu-

ro.

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Fascículo No. 1

Semestre 5

Década de 1950

En este lapso de tiempo se da origen a las cintas magnéticas, las cuales

sirvieron para suplir las necesidades de información de las nuevas indus-

trias. Por medio de este mecanismo se empezó a automatizar la informa-

ción de las nóminas, como por ejemplo en el aumento de salario. Consistía

en leer una cinta o más y pasar los datos a otra, y también se podían pasar

desde las tarjetas perforadas.

Simulando un sistema de Backup, que consiste en hacer una copia de se-

guridad o copia de respaldo, para guardar en un medio extraíble la infor-

mación importante. La nueva cinta a la que se transfiere la información pa-

sa a ser una cinta maestra. Estas cintas solo se podían leer secuencial y

ordenadamente.

Década de 1960

El uso de los discos en ese momento fue un adelanto muy efectivo, ya que

por medio de este soporte se podía consultar la información directamente,

esto ayudo a ahorrar tiempo. No era necesario saber exactamente donde

estaban los datos en los discos, ya que en milisegundos era recuperable la

información. A diferencia de las cintas magnéticas, ya no era necesaria la

secuencialidad, y este tipo de soporte empieza a ser ambiguo.

Los discos dieron inicio a las Bases de Datos, de red y jerárquicas, pues

los programadores con su habilidad de manipulación de estructuras junto

con las ventajas de los discos era posible guardar estructuras de datos

como listas y árboles.

Década de 1970

Edgar Frank Codd (23 de agosto de 1923 – 18 de abril de 2003), en un

artículo "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos

compartidos" ("A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks")

Un sistema de Backup, con-

siste en hacer una copia de

seguridad o copia de respal-

do, para guardar en un medio

extraíble la información im-

portante.

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Fascículo No. 1

Semestre 5

en 1970, definió el modelo relacional y publicó una serie de reglas para la

evaluación de administradores de sistemas de datos relacionales y así na-

cieron las bases de datos relacionales.

A partir de los aportes de Codd el multimillonario Larry Ellison desarrollo la

base de datos Oracle, el cual es un sistema de administración de base de

datos, que se destaca por sus transacciones, estabilidad, escalabilidad y

multiplataforma.

Inicialmente no se usó el modelo relacional debido a que tenía inconve-

nientes por el rendimiento, ya que no podían ser competitivas con las ba-

ses de datos jerárquicas y de red. Ésta tendencia cambio por un proyecto

de IBM el cual desarrolló técnicas para la construcción de un sistema de

bases de datos relacionales eficientes, llamado System R.

Década de 1980

Las bases de datos relacionales con su sistema de tablas, filas y columnas,

pudieron competir con las bases de datos jerárquicas y de red, ya que su

nivel de programación era bajo y su uso muy sencillo.

En esta década el modelo relacional ha conseguido posicionarse del mer-

cado de las bases de datos. Y también en este tiempo se iniciaron grandes

investigaciones paralelas y distribuidas, como las bases de datos orienta-

das a objetos.

Principios década de los 90

Para la toma de decisiones se crea el lenguaje SQL, que es un lenguaje

programado para consultas. El programa de alto nivel SQL es un lenguaje

de consulta estructurado que analiza grandes cantidades de información el

cual permite especificar diversos tipos de operaciones frente a la misma

información, a diferencia de las bases de datos de los 80 que eran diseña-

das para las aplicaciones de procesamiento de transacciones. Los grandes

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Fascículo No. 1

Semestre 5

distribuidores de bases de datos incursionaron con la venta de bases de

datos orientada a objetos.

Finales de la década de los 90

El boom de esta década fue la aparición de la WWW “Word Wide Web” ya

que por éste medio se facilitaba la consulta de las bases de datos. Actual-

mente tienen una amplia capacidad de almacenamiento de información,

también una de las ventajas es el servicio de siete días a la semana las

veinticuatro horas del día, sin interrupciones a menos que haya planifica-

ciones de mantenimiento de las plataformas o el software.

Siglo XXI

En la actualidad existe gran cantidad de alternativas en línea que permiten

hacer búsquedas orientadas a necesidades específicas de los usuarios,

una de las tendencias más amplias son las bases de datos que cumplan

con el protocolo Open Archives Initiative – Protocol for Metadata Harvesting

(OAI-PMH) los cuales permiten el almacenamiento de gran cantidad de

artículos que permiten una mayor visibilidad y acceso en el ámbito científi-

co y general.

En este fascículo vimos cuáles son los objetivos de los sistemas de gestión

de las bases de datos (DMBS) e introdujimos una visión general de la ar-

quitectura, el funcionamiento y el entorno de estos sistemas.

De igual forma conocimos a grandes rasgos la evolución de los DMBS

desde los años cincuenta hasta la actualidad distinguiendo los principales

objetivos de los DMBS actuales y contrastarlos con los sistemas de archi-

vos tradicionales.

Page 39: Base datos f01

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Todo lo anterior nos debe permitir saber explicar mediante ejemplos los

problemas que intenta resolver el concepto de transacción y relacionar la

idea de flexibilidad en los cambios con la independencia lógica y física de

los datos, así como con la arquitectura de tres niveles.

Chen, Peter. The Entity-Relationship Model-Toward a Unified View of Data.

ACM Transactions on Data Base Systems. Vol. 1, Number 1, 1976

Elmasri, Ramez y Navathe Shamkant B. Sistemas de Bases de Datos:

Conceptos Fundamentales. Addison-Wesley.

J.C. Date. Introducción a los sistemas de Base de Datos. Volumen 1. Quin-

ta Edición. (Texto Guía)

Ullman, J.D.; Widom, J. "Introducción a los Sistemas de Bases de Datos".

Prentice Hall.

En el siguiente fascículo profundizaremos en el modelo llamado relacional

(el más usado en nuestros días), proporcionando los métodos y herra-

mientas que nos permitan representar necesidades de almacenamiento y

consulta de datos en este modelo.

Page 40: Base datos f01

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Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Page 41: Base datos f01

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Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

Seguimiento al autoaprendizajeSeguimiento al autoaprendizajeSeguimiento al autoaprendizaje

Bases de datos - Fascículo No. 1

Nombre_______________________________________________________

Apellidos ________________________________ Fecha: _________________

Ciudad___________________________________Semestre: _______________

1. ¿Cuál(es) de las siguientes afirmaciones es(son) cierta(s)?:

a) Uno de los principales elementos de la arquitectura de una base de da-

tos es el diccionario de datos, donde se almacena información sobre la

estructura de los datos, entre otras cosas.

b) El proceso de diseño de una base de datos no requiere información so-

bre la forma en que los usuarios van a emplear dichos datos.

c) Las bases de datos no resultan adecuadas para aplicaciones en las que

los requisitos de usuarios sean altamente volátiles.

d) El modelo de datos de una base de datos puede contener información

redundante, siempre que esta redundancia sea controlada por la propia

base de datos.

e) La arquitectura ANSI/X3/SPARC para bases de datos considera única-

mente dos niveles de abstracción: nivel lógico y nivel físico.

2. ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son ciertas?:

a) Los sistemas orientados al proceso están especialmente diseñados para

evitar redundancias en los datos de entrada.

b) En los sistemas orientados a los datos, entre los que se encuentran los

sistemas de bases de datos, la gestión de dichos datos es independiente

de los tratamientos.

c) Una de las ventajas de la utilización de sistemas de bases de datos resi-

de en la mejor y mayor documentación de la información contenida en

dichos sistemas, para lo que se emplea el diccionario de datos.

d) El esquema externo de una base de datos contiene información sobre la

estrategia a emplear para el almacenamiento de los datos.

e) El lenguaje de datos SQL puede clasificarse como autocontenido y na-

vegacional.

3. En relación a las transacciones y su procesamiento. ¿Cuál de las siguien-

tes afirmaciones es cierta?

a) Una transacción es una secuencia de operaciones que han de ejecutarse

de forma atómica.

b) En un DMBS una transacción es una secuencia de sentencias SQL, pero

Page 42: Base datos f01

38

Bases de datos

Bases de datos

Fascículo No. 1

Semestre 5

por mecanismos propios del DMBS no es necesario tratarlo como una

única unidad.

c) No existen errores a nivel transacción.

d) Cuando una transacción termina con éxito, las actualizaciones de que

consta la transacción se graban con la sentencia ROLLBACK.