2. ¿Qué es la base de datos?
Es un “almacén” que nos permite guardar grandes cantidades de información de forma organizada para
que luego podamos encontrar y utilizar fácilmente. Desde el punto de vista informático, la base de datos es
un sistema formado por un conjunto de datos almacenados en discos que permiten el acceso directo a ellos y
un conjunto de programas que manipulen ese conjunto de datos.
En este sentido; una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por
documentos. Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica,
la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto
se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
Cada base de datos se compone de una o más tablas que guarda un conjunto de datos.
3. Características:
Independencia lógica y física de los datos.
Redundancia mínima.
Acceso concurrente por parte de múltiples usuarios.
Integridad de los datos.
Consultas complejas optimizadas.
Seguridad de acceso y auditoría.
Respaldo y recuperación.
Acceso a través de lenguajes de programación estándar.
4. Ventajas de las bases de datos:
Control sobre la redundancia de datos:
Los sistemas de ficheros almacenan varias copias de los mismos datos en ficheros distintos. Esto
hace que se desperdicie espacio de almacenamiento, además de provocar la falta de consistencia de
datos. En los sistemas de bases de datos todos estos ficheros están integrados, por lo que no se
almacenan varias copias de los mismos datos. Sin embargo, en una base de datos no se puede
eliminar la redundancia completamente, ya que en ocasiones es necesaria para modelar las relaciones
entre los datos.
5. Compartir datos:
En los sistemas de ficheros, los ficheros pertenecen a las personas o a los departamentos que los
utilizan. Pero en los sistemas de bases de datos, la base de datos pertenece a la empresa y puede ser
compartida por todos los usuarios que estén autorizados.
Mantenimiento de estándares:
Gracias a la integración es más fácil respetar los estándares necesarios, tanto los establecidos a
nivel de la empresa como los nacionales e internacionales. Estos estándares pueden establecerse
sobre el formato de los datos para facilitar su intercambio, pueden ser estándares de documentación,
procedimientos de actualización y también reglas de acceso.
Consistencia de datos:
Eliminando o controlando las redundancias de datos se reduce en gran medida el riesgo de que
haya inconsistencias. Si un dato está almacenado una sola vez, cualquier actualización se debe
realizar sólo una vez, y está disponible para todos los usuarios inmediatamente. Si un dato está
duplicado y el sistema conoce esta redundancia, el propio sistema puede encargarse de garantizar que
todas las copias se mantienen consistentes.
6. Mejora en la integridad de datos:
La integridad de la base de datos se refiere a la validez y la consistencia de los datos
almacenados. Normalmente, la integridad se expresa mediante restricciones o reglas que no se pueden
violar. Estas restricciones se pueden aplicar tanto a los datos, como a sus relaciones, y es el SGBD
quien se debe encargar de mantenerlas.
Mejora en la accesibilidad a los datos:
Muchos SGBD proporcionan lenguajes de consultas o generadores de informes que permiten al
usuario hacer cualquier tipo de consulta sobre los datos, sin que sea necesario que un programador
escriba una aplicación que realice tal tarea.
Mejora en la productividad:
El SGBD proporciona muchas de las funciones estándar que el programador necesita escribir en
un sistema de ficheros. A nivel básico, el SGBD proporciona todas las rutinas de manejo de ficheros
típicas de los programas de aplicación. El hecho de disponer de estas funciones permite al
programador centrarse mejor en la función específica requerida por los usuarios, sin tener que
preocuparse de los detalles de implementación de bajo nivel.
7. Mejora en el mantenimiento:
En los sistemas de ficheros, las descripciones de los datos se encuentran inmersas en los
programas de aplicación que los manejan. Esto hace que los programas sean dependientes de los datos,
de modo que un cambio en su estructura, o un cambio en el modo en que se almacena en disco, requiere
cambios importantes en los programas cuyos datos se ven afectados. Sin embargo, los SGBD separan
las descripciones de los datos de las aplicaciones. Esto es lo que se conoce como independencia de
datos, gracias a la cual se simplifica el mantenimiento de las aplicaciones que acceden a la base de
datos.
Aumento de la concurrencia:
En algunos sistemas de ficheros, si hay varios usuarios que pueden acceder simultáneamente a un
mismo fichero, es posible que el acceso interfiera entre ellos de modo que se pierda información o se
pierda la integridad. La mayoría de los SGBD gestionan el acceso concurrente a la base de datos y
garantizan que no ocurran problemas de este tipo.
8. Mejora en los servicios de copias de seguridad:
Muchos sistemas de ficheros dejan que sea el usuario quien proporcione las medidas necesarias
para proteger los datos ante fallos en el sistema o en las aplicaciones. Los usuarios tienen que hacer
copias de seguridad cada día, y si se produce algún fallo, utilizar estas copias para restaurarlos.
Mejora en la seguridad:
La seguridad de la base de datos es la protección de la base de datos frente a usuarios no
autorizados. Sin unas buenas medidas de seguridad, la integración de datos en los sistemas de bases
de datos hace que éstos sean más vulnerables que en los sistemas de ficheros.
9. Desventajas de las bases de datos:
Complejidad:
Los SGBD son conjuntos de programas que pueden llegar a ser complejos con una gran
funcionalidad. Es preciso comprender muy bien esta funcionalidad para poder realizar un buen uso de
ellos.
Coste del equipamiento adicional:
Tanto el SGBD, como la propia base de datos, pueden hacer que sea necesario adquirir más
espacio de almacenamiento. Además, para alcanzar las prestaciones deseadas, es posible que sea
necesario adquirir una máquina más grande o una máquina que se dedique solamente al SGBD. Todo
esto hará que la implantación de un sistema de bases de datos sea más cara.
10. Vulnerable a los fallos:
El hecho de que todo esté centralizado en el SGBD hace que el sistema sea más vulnerable ante los
fallos que puedan producirse. Es por ello que deben tenerse copias de seguridad (Backup).
11. ¿Qué es una base de datos tipo SQL?
SQL (por sus siglas en inglés Structured Query Language y que en español se entiende Lenguaje
de consulta estructurada) es un lenguaje específico del dominio que da acceso a un sistema de gestión
de bases de datos relacionales que permite especificar diversos tipos de operaciones en ellos. Una de
sus características es el manejo del álgebra y el cálculo relacional que permiten efectuar consultas con
el fin de recuperar, de forma sencilla, información de bases de datos, así como hacer cambios en ellas.
Originalmente basado en el álgebra relacional y en el cálculo relacional, SQL consiste en
un lenguaje de definición de datos, un lenguaje de manipulación de datos y un lenguaje de control de
datos. El alcance de SQL incluye la inserción de datos, consultas, actualizaciones y borrado, la creación
y modificación de esquemas y el control de acceso a los datos. También el SQL a veces se describe
como un lenguaje declarativo, también incluye elementos procesales.
12. SQL fue uno de los primeros lenguajes comerciales para el modelo relacional de Edgar Frank
Codd como se describió en su papel de 1970 El modelo relacional de datos para grandes bancos de
datos compartidos. A pesar de no adherirse totalmente al modelo relacional descrito por Codd, pasó a
ser el lenguaje de base de datos más usado. Esto pasó a ser el estándar del Instituto Nacional
Estadounidense de Estándares (ANSI) en 1986 y de la Organización Internacional de
Normalización (ISO) en 1987. Desde entonces, el estándar ha sido revisado para incluir más
características. A pesar de la existencia de ambos estándares, la mayoría de los códigos SQL no son
completamente portables entre sistemas de bases de datos diferentes sin ajustes.
En esencia, el SQL es un lenguaje declarativo de alto nivel ya que, al manejar conjuntos de
registros y no registros individuales, ofrece una elevada productividad en la codificación y en la
orientación a objetos. Una sentencia de SQL puede resultar equivalente a más de un programa que
emplee un lenguaje de bajo nivel.
13. Una base de datos, dicen los expertos, implica la coexistencia de múltiples tipos de lenguajes. El
denominado Data Definition Language (también conocido como DDL) es aquél que permite modificar
la estructura de los objetos contemplados por la base de datos por medio de cuatro operaciones
básicas. SQL, por su parte, es un lenguaje que permite manipular datos (Data Manipulation
Language o DML) que contribuye a la gestión de las bases de datos a través de consultas.
14. ¿Qué es una base de datos no SQL?
Cuando hablamos de base datos NoSQL, también conocidas como “No sólo SQL”, nos referimos a
una amplia clase de sistemas de gestión de datos (mecanismos para el almacenamiento y recuperación
de datos) que difieren, en aspectos importantes, del modelo clásico de relaciones entre entidades
existente en los sistemas de gestión bases de datos relacionales, siendo el más destacado el que no
usan SQL como lenguaje principal de consulta.
Aunque son conocidas desde la década de los 60 del pasado siglo, su auge actual viene
determinado por el uso que, de estos sistemas han hecho las principales compañías de internet. Estas
compañías tenían que enfrentarse a nuevos desafíos en el tratamiento de los datos motivados por el
enorme crecimiento de la Web donde se requería dar respuesta a la necesidad de proporcionar
información procesada a partir de grandes volúmenes de datos con unas estructuras horizontales.
15. Características comunes de las bases de
datos no SQL
Consistencia Eventual: En la mayoría de sistemas NoSQL, no se implementan mecanismos rígidos
de consistencia que garanticen que cualquier cambio llevado a cabo en el sistema distribuido sea
visto, al mismo tiempo, por todos los nodos y asegurando, también, la no violación de posibles
restricciones de integridad de los datos u otras reglas definidas.
Flexibilidad en el esquema: En la mayoría de base de datos NoSQL, los esquemas de datos son
dinámicos; es decir, a diferencia de las bases de datos relacionales en las que, la escritura de los
datos debe adaptarse a unas estructuras y tipos de datos pre-definidos, en los sistemas NoSQL,
cada registro puede contener una información con diferente forma, pudiendo así almacenar sólo los
atributos que interesen en cada uno de ellos, facilitando el polimorfismo de datos bajo una misma
colección de información.
16. Escalabilidad horizontal: Por escalabilidad horizontal se entiende la posibilidad de
incrementar el rendimiento del sistema añadiendo, simplemente, más nodos (servidores)
e indicando al sistema cuáles son los nodos disponibles.
17. Estilos de distribución de datos
Particionado: El particionado distribuye los datos entre múltiples servidores de forma que, cada
servidor, actúe como única fuente de un subconjunto de datos. Normalmente, a la hora de realizar
esta distribución, se utilizan mecanismos de tablas de hash distribuidas (DHT).
Réplica: La réplica copia los datos entre múltiples servidores, de forma que cada bit de datos pueda
ser encontrado en múltiples lugares. Esta réplica puede realizarse de dos maneras:
1) Réplica maestro-esclavo en la que un servidor gestiona la escritura de la copia autorizada
mientras que los esclavos se sincronizan con este servidor maestro y sólo gestionan las
lecturas.
18. 2) Réplica peer-to-peer en la que se permiten escrituras a cualquier nodo y ellos se coordinan entre sí
para sincronizar sus copias de los datos.
Tolerancia a fallos y Redundancia: Pese a lo que cualquiera pueda pensar cuando se habla de NoSQL, no
todas las tecnologías existentes bajo este paraguas usan el mismo modelo de datos ya que, al ser sistemas
altamente especializados, la idoneidad particular de una base de datos NoSQL dependerá del problema a
resolver. Así a todo, podemos agrupar los diferentes modelos de datos usados en sistemas NoSQL en cuatro
grandes categorías:
1) Base de datos de Documentos: Este tipo de base de datos almacena la información como un
documento, usando para habitualmente para ello una estructura simple como JSON, BSON o XML y
donde se utiliza una clave única para cada registro. Este tipo de implementación permite, además de
realizar búsquedas por clave–valor, realizar consultas más avanzadas sobre el contenidodel
documento. Son las bases de datos NoSQL más versátiles.
19. 2) Almacenamiento Clave-Valor: Son el modelo de base de datos NoSQL más popular, además de
ser la más sencilla en cuanto a funcionalidad. En este tipo de sistema, cada elemento está
identificado por una clave única, lo que permite la recuperación de la información de forma muy
rápida, información que suele almacenarse como un objeto binario. Se caracterizan por ser muy
eficientes tanto para las lecturas como para las escrituras.
Bases de datos de grafos: Usadas para aquellos datos cuyas relaciones se pueden representar
adecuadamente mediante un grafo. Los datos se almacenan en estructuras grafo con nodos
(entidades), propiedades (información entre entidades) y líneas (conexiones entre las entidades).
Base de datos Columnar (o Columna ancha): En vez de“tablas”, en las bases de datos de columna
tenemos familias de columnas que, son los contenedores de las filas. A diferencia de los RDBMS, no
necesita conocer de antemano todas las columnas, cada fila no tiene por qué tener el mismo número
de columnas. Este tipo de bases de datos se adecuan mejor a operaciones analíticas sobre grandes
conjuntos de datos.
20. Tipos de bases de datos SQL:
Oracle: Base de datos que puede correr en casi cualquier sistema operativo. De Oracle destacamos
la abundancia de perfiles con experiencia en esta tecnología y la gran cantidad de herramientas que
hay para su administración y monitorización.
IBM DB2: Suele ser la segunda base de datos más utilizada en entornos Unix/Linux después de
Oracle. Es claramente un indiscutible ganador en Mainframe. Hay perfiles profesionales para DB2
pero no tanto como para Oracle. Por otro lado, el perfil de DB2 Mainframe no tiene por qué saber
moverse en DB2 linux/unix.
Microsoft SQL Server: Base de datos con compatibilidad únicamente para sistemas Windows. Hay
muchos perfiles expertos en SQL Server y no es difícil su adquisición. Su integración con Microsoft
Azure ha mejorado mucho su flexibilidad y rendimiento.
21. Teradata: Destaca sobre los demás tipos de bases de datos por su capacidad de
almacenamiento y de análisis de datos. Suele ser utilizado en grandes instalaciones de Big
Data.
SAP Sybase: Aunque ya no vive los momentos de éxito de hace una década, sigue destacando
por su escalabilidad y rendimiento.
22. Tipos de bases de datos no SQL:
NoSQL Orientados a Documentos: Se guardan documentos que soportan diferentes formatos
(JSON, XML). Se pueden cambiar esquemas sin parar las bases de datos y los desarrolladores
pueden meter documentos indexados y con acceso por el motor de base de datos fácilmente.
Mongo DB: Probablemente es la base de datos más popular. Tiene la posibilidad de trabajar con
datos estructurados y no estructurados. Destaca por su gran capacidad de escalado y rendimiento.
Suele ser la que más perfiles experimentados tiene. Permiten trabajar por pares de clave-valor y
acceder a distintas partes de los datos almacenados. Mongo DB no soporta atomicidad en las
operaciones y garantiza integridad eventual. Los cambios se irán replicando a lo largo de todos los
nodos pero no se garantiza que todos los nodos tengan el mismo dato a la vez.
23. Couchbase Server: Base de datos libre creada en el proyecto Apache. Tampoco garantiza integridad de
datos al 100%. Destaca su gran consola de administración en la que se puede acceder a muchos datos
de forma muy fácil.
Mark Logic Server: Esta base de datos destaca sobre las anteriores por permitir integridad de datos y
compatibilidad con XML, JSON y RDF.
Sistemas soportados: Windows, Solaris, Red Hat, Suse, CentOS, Amazon Linux y Mac os.
No SQL Orientados a Clave-Valor: Ideales cuando se accede a datos por clave. La diferencia de este
tipo de base de datos radica en la posibilidad de almacenar datos sin ningún esquema predefinido. Son
las más sencillas de utilizar. Suelen ser muy eficientes para las lecturas y escrituras. Los datos suelen
almacenarse en estructuras complejas como BLOB.
Redis: Software libre.
24. Riak: Destaca por su capacidad de ser una base de datos de Clave-valor, almacenamiento de
documentos y preparada para la realización de búsquedas.
No SQL Orientados a Columnas: Bases de datos en las que puedes mapear claves a valores y
agruparlas en estructuras. Utilizadas en entornos donde hay poca escritura y existe la necesidad de
acceder a varias columnas de muchas filas. Muy útiles en procesamiento y análisis de eventos, gestión
de contenido y en análisis de datos.
Apache Cassandra: Base de datos creada por Facebook que es ahora de libre distribución. Base de
datos recomendada para gestionar masivas cantidades de datos.
Apache Hbase: Diseñado para soportar grandes cantidades de accesos de lectura y escritura en
tiempo real a grandes cantidades de datos. Una de sus ventajas es que correo sobre Hadoop y sobre
el sistema de ficheros Hadoop..
25. TIPO DE BASE DE DATOS COMPARACIÓN
Oracle.
Abundancia de perfiles con experiencia en
esta tecnología y la gran cantidad de
herramientas que hay para su
administración y monitorización.
Mongo DB.
Tiene la posibilidad de trabajar con datos
estructurados y no estructurados. Destaca
por su gran capacidad de escalado y
rendimiento. Suele ser la que más perfiles
experimentados tiene.
CUADRO
COMPARATIVO
26. Oracle No SQL. Bases de datos en las que puedes mapear
claves a valores y agruparlas en estructuras.
Cassandra. Gestiona masivas cantidades de datos.
SQL Server. con compatibilidad únicamente para
sistemas Windows
