sábado, 10 de agosto de 2013

ORACLE


ORACLE



Es una herramienta cliente/servidor para la gestión de Bases de Datos. Para desarrollar en Oracle utilizamos PL/SQL un lenguaje de 5ª generación, bastante potente para tratar y  gestionar la base de datos también por norma general se suele utilizar SQL al crear un formulario.

 Un lenguaje de manipulación de datos (LMD) es un lenguaje que permite a los usuarios acceder o manipular datos. Hay dos tipos:

1.     A)    LMD procedimentales que requieren que se especifiquen los datos requeridos y como se buscarán,
2.     B)    LMD no procedimentales que solo requiere que se especifique que datos se requieren.


El gestor de transacciones es el responsable de asegurar que la base de datos permanezca en un estado consistente a pesar de los fallos del sistema. El gestor de transacciones también se asegura que las transacciones ocurran sin conflictos.


Un gestor de almacenamiento es un módulo de programa que proporciona la interfaz entre los datos de bajo nivel almacenados en la base de datos y los programas de aplicación y las consultas enviadas al sistema. El gestor de almacenamiento es responsable de la interacción con los datos almacenados en el disco.

MODELO ENTIDAD RELACIÓN

Cuando se utiliza una base de datos para gestionar información, se está plasmando una parte del mundo real en una serie de tablas, registros y campos ubicados en un ordenador; creándose un modelo parcial de la realidad. Antes de crear físicamente estas tablas en el ordenador se debe realizar un modelo de datos llamado Modelo Entidad Relación.


El Modelo de Entidad Relación es un modelo de datos basado en una percepción del mundo real que consiste en un conjunto de objetos básicos llamados entidades y relaciones entre estos objetos, implementándose en forma gráfica a través del Diagrama Entidad Relación.



Los Elementos del modelo Entidad-Relación

Entidad se puede definir como  cualquier objeto, real o abstracto, que existe en un contexto determinado o puede llegar a existir y del cual deseamos guardar información. 

Las entidades están compuestas de atributos que son los datos que definen el objeto (para la entidad persona serían DNI, nombre, apellidos, dirección,...). De entre los atributos habrá uno o un conjunto de ellos que no se repite; a este atributo o conjunto de atributos se le llama clave de la entidad, (para la entidad persona una clave seria DNI). En toda entidad siempre hay al menos una clave que en el peor de los casos estará formada por todos los atributos de la tabla. Ya que puede haber varias claves y necesitamos elegir una, lo haremos atendiendo a estas normas:

  • Que sea única.
  • Que se tenga pleno conocimiento de ella.- ¿Por qué en las empresas se asigna a cada cliente un número de cliente?.
  • Que sea mínima, ya que será muy utilizada por el gestor de base de datos.


Relación Asociación entre entidades, sin existencia propia en el mundo real que estamos modelando, pero necesaria para reflejar las interacciones existentes entre entidades. Las relaciones pueden ser de tres tipos:
  • 1:1. Uno a uno, a cada ocurrencia de una entidad le corresponde como máximo una ocurrencia de la otra entidad relacionada.
  • 1:N. Uno a Mucho, a cada ocurrencia de la entidad A le pueden corresponder varias de la entidad B.
  • N:M. Muchos a muchos, cada ocurrencia de una entidad puede contener varias de la otra entidad relacionada y viceversa.
 SIMBOLOGíA

SIMBOLOGIA DE BASE DE DATOS ENTIDAD-RELACION










Bibliografía.-





TIPOS DE BASES DE DATOS

TIPOS DE BASES DE DATOS.

Las bases de datos no son toda iguales  por lo que se  van a dividir en tres en función de la tecnología empleada en su funcionamiento. Tenemos que las más utilizadas son la bases de datos relacionales, las más antiguas son las jerárquicas y en red, y las más avanzadas son las orientadas a objetos, y las declarativas.

Estas se diferencian como hemos dicho, en la forma de trabajar con los datos y en la concepción o mentalidad que el usuario debe adoptar para interactuar con el sistema.

Los sistemas declarativos consumen tanta memoria y tiempo de funcionamiento  una base de datos.

Para describir cada uno de los modelos o paradigmas en que se basan las bases de datos, vamos a seguir un criterio histórico, estudiando primero los sistemas más antiguos para pasar por último a los sistemas más avanzados.

Modelos tradicionales.

Estudiaremos  los sistemas de bases de datos más utilizados hasta el momento,
aunque quizás en pocos años, los sistemas orientados a objeto deban ser incluidos en este artículo. No obstante, para ser realistas, hay que recordar que no es verdad que la práctica totalidad de las empresas dejen descansar sus datos sobre bases de datos de alguno de estos tres tipos.


Modelo jerárquico.

El sistema jerárquico más comúnmente conocido es el sistema IMS de IBM. Esta base de datos tiene como objetivo establecer una jerarquía de fichas, de manera que cada ficha puede contener a su vez listas de otras fichas, y así sucesivamente. P.ej., una ficha de clientes puede contener una lista de fichas de facturas, cada una de las cuales puede contener a su vez una lista de fichas de líneas de detalle que describen los servicios facturados.

Una base de datos jerárquica está compuesta por una secuencia de base de datos físicas, de manera que cada base de datos física se compone de todas las ocurrencias de un tipo de registro o ficha determinada.

Una ocurrencia de registro es una jerarquía de ocurrencias de segmento. Cada ocurrencia de segmento está formada por un conjunto de ocurrencias o instancias de los campos que componen el segmento.
P.ej., en la figura siguiente tenemos una ocurrencia del tipo de registro Curso, de manera que como cabeza principal tenemos una instancia del segmento curso, de la cual dependen una o varias instancias de los segmentos Requisito y Oferta; a su vez, de Oferta dependen otros que son Profesor y Estudiante. 



Cabe distinguir en este punto entre el concepto de tipo de registro, y ocurrencia o
instancia de registro. El tipo define la estructura general que debe poseer, o sea, los campos de cada uno de sus segmentos, y la estructura jerárquica entre ellos.
Una instancia es un valor de un tipo de registro. Para que quede más claro, un tipo de registro es como un tipo de persona: blanco, negro, amarillo, aceitunado,
etc., mientras que una instancia es una persona concreta perteneciente a uno de estos tipos: Pablo Picasso, Nelson Mandela, Mao Tse Tung, Toro Sentado, etc.

De esta forma, al segmento que se halla a la cabeza de un registro, se le llama
segmento padre, y se llama segmentos hijo a los que dependen de él.

Para movernos por un registro de estructura jerárquica lo que se hace es posicionarse inicialmente en la raíz de una instancia, e ir navegando por sus hijos según nos convenga consultando o modificando los datos pertinentes.

Una base de datos de este tipo, no permite el acceso directo a las instancias de un segmento hijo, si no es seleccionando previamente las instancias de los padres de los que depende. P.ej., no se puede seleccionar un estudiante  si no es previa selección de una oferta y de un curso. Las instancias de un mismo segmento que dependen de una misma instancia padre se llaman instancias gemelas. En el ejemplo de instancias:


1          J.Toro                        9                     
2          F Mora                       7                     
3          A. Gil                          3                    

Son ocurrencias gemelas, pues todas dependen de la instancia.

UMA Clase Pizarra
del tipo de segmento Oferta.



Nótese que si el administrador decide ocultar a determinados usuarios ciertos
segmentos (debido a que no tienen por qué tener conocimiento de su existencia), hay que eliminar también todos los segmentos hijos que dependen de él. P.ej., si alguien no debe tener acceso a las ofertas, sólo podrá acceder a los Cursos y a los Requisitos, pero tampoco a los profesores ni a los estudiantes.

- La jerarquía existente entre los tipos de objetos que se manipulan (Cursos, Estudiantes, Profesores, etc.), y las dependencias existentes, hacen que sea imposible el acceso directo a instancias de cada una de ellos, con lo que se pierde en independencia y facilidad de uso.
- Si un mismo segmento debe participar en varios tipos de registro, deben incluirse mecanismos que eviten la repetición de datos. Es más, en el ejemplo anterior se ve que una instancia del segmento Profesor:

1          S.G.R.
aparece dependiendo de la oferta de la UNED, y de la UMA. Está claro que los datos no se deben repetir, ya que ello puede provocar que posteriormente se modifique una de las instancias pero no la otra, con la consiguiente inconsistencia entre ambas copias de los mismos datos.


Modelo en red.

Podemos considerar al modelo de bases de datos en red como de una potencia intermedia entre el jerárquico y el relacional que estudiaremos más adelante. Su estructura es parecida a la jerárquica aunque bastante más compleja, con lo que se consiguen evitar, al menos en parte, los problemas de aquél.

Los conceptos fundamentales que debe conocer el administrador para definir el esquema de una base de datos jerárquica, son los siguientes:

Registro: Viene a ser como cada una de las fichas almacenadas en un fichero convencional.
Campos o elementos de datos. Son cada uno de los apartados de que se compone una ficha.
Conjunto: Es el concepto que permite relacionar entre sí tipos de registro distintos. 



Podemos imaginar los registros simplemente como fichas de un fichero. Para ilustrar el concepto de conjunto, supongamos que tenemos un tipo de registro de clientes, y un tipo de registro de vuelos de avión, y supongamos que queremos asociar ambas informaciones, de manera que para cada vuelo queremos saber cuáles son los pasajeros que viajan en él. La forma de hacerlo es a través de un conjunto. Un conjunto relaciona dos tipos de registro. Uno de ellos es el registro propietario del conjunto, y el otro es el miembro. Veamos el diagrama de la figura siguiente que nos aclarará las cosas un poco más. Son los diagramas de Bachman. Cada tipo de conjunto, posee, a su vez, una serie de ocurrencias de conjunto, donde cada ocurrencia está formada por una instancia del tipo propietario, y una, varias o ninguna instancia del tipo miembro. P.ej. una ocurrencia de conjunto puede ser:

IB-763 Málaga Helsinki 27/8/97 17:00
33387698-K Juan Linares
83698637-H Pedro Hernández
24885764-G Luis Caro
64653627-J Pablo Mármol

Una restricción bastante importante de este modelo, es que una ocurrencia de registro miembro puede pertenecer como máximo a una sola instancia de un determinado conjunto, aunque puede participar en varios tipos de conjuntos distintos.

Este modelo en red es más potente que el modelo jerárquico, ya que aquél puede simularse, aplicando una jerarquía de conjuntos en varios niveles. P.ej., el ejemplo jerárquico del punto anterior quedaría ahora como:



Por otro lado, en un conjunto concreto, el tipo de registro propietario no puede ser, a su vez, el mismo que el tipo de registro miembro, o sea, un mismo tipo de registro no puede intervenir en el mismo conjunto como propietario y como miembro a la vez.

Para ilustrar por qué el modelo en red es más potente que el modelo jerárquico,
basta con observar un conjunto como el siguiente














Relaciones entre tipos de registro que no pueden expresarse según el esquema jerárquico.




Lista-Pasajeros
IB-763 Málaga Helsinki 27/8/97 17:00
1
6
2
3
4
IB-722 Málaga Zurich 21/9/97 7:00
5
6
7
Lista-Vuelos

1  33387698-K Juan Linares

2  83698637-H Pedro Hernández

3  24885764-G Luis Caro

4  64653627-J Pablo Mármol   7

5  63553572-K Alfredo Sánchez

6  24746928-G Antonio Fernández

Con lo que el pasajero Pablo Mármol se enlaza con 4 y con 7, esto es, con los vuelos a Helsinki y a Zurich, solucionándose el problema.


Modelo relacional.


En este apartado tan sólo daremos unas nociones iniciales sobre este modelo, ya que todo nuestro trabajo se basará en él, y será estudiado con mucho mayor detalle en capítulos posteriores.

Este modelo intenta representar la base de datos como un conjunto de tablas. Aunque las tablas son un concepto simple e intuitivo, existe una correspondencia directa entre el concepto informático de una tabla, y el concepto matemático de relación, lo cual es una gran ventaja, pues permite efectuar formalizaciones de una forma estricta mediante las herramientas matemáticas asociadas, como pueda ser el álgebra relacional en el ámbito de las consultas.

Gracias a Dios, no será necesario enfrentarnos con todos estos formalismos propios de los matemáticos, sino que dispondremos de unas herramientas fáciles de manejar que nos permitirán interactuar con la base de datos.
Los conceptos básicos del modelo relacional son:

Registro: Es algo así como cada ficha de un fichero convencional.
Tabla: Es un conjunto de fichas de un mismo tipo.

Con estos dos conceptos es posible crear cualquier tipo de datos, y asociarlos entre sí, sin las restricciones propias del modelo jerárquico o en red. P.ej., si necesitamos diseñar una base de datos para una agencia de alquiler de coches, necesitaremos una tabla en la que se guarde información sobre los coches, como puede verse en la figura.



De esta forma, vemos que cada tabla está compuesta por filas, también llamadas
tuplas o registros, cada uno de los cuales posee una serie de campos en los que se almacenan los datos básicos. El esquema de una tabla nos indica los nombres de cada uno de los campos que contiene, así como el tipo de información que debe contener.
Una tabla es para nosotros un conjunto de registros; por tanto, los registros no pueden repetirse.

Para poder acceder a un registro concreto, es necesario hacer una consulta a través de algún campo que identifique a dicho registro, como puede ser p.ej. el número de la matrícula. A este campo especial que identifica cada registro se
le llama clave del registro. La figura siguiente ilustra una tabla de clientes.


En el modelo anterior disponíamos de los conjuntos para asociar información entre sí;

Para indicar ahora qué cliente se hace responsable de cada coche alquilado se hará, a través de una nueva tabla que relaciona los clientes con los coches.

Para ello dado que cada registro queda identificado por su clave, nos basta con incluir en esta nueva tabla a las claves de ambas tablas, en lugar de todos sus campos. Así, podemos obtener una nueva tabla de alquileres que contenga la matrícula del coche, y el D.N.I. del cliente, tal como se ve en la figura siguiente.



En esta última tabla podemos observar varias cosas interesantes. Por un lado, un cliente se puede responsabilizar de más de un coche, o sea, puede alquilar más de un coche, pues vemos que Javier González Aranda ha alquilado tanto el Lamborghini como el Jaguar. Pero, a su vez, más de una persona puede hacerse cargo de un coche: Javier González Aranda y Adriano Campos Ortega comparten el alquiler del Jaguar.

De esta forma, el modelo relacional soluciona el problema que se planteaba en el caso de las listas de embarque mediante enlaces artificiosos, y lo soluciona de una manera intuitiva a través de las tablas, y eliminando el concepto de conjunto.

Este método de expresar los datos facilita además las consultas, que se realizan ahora a través de estas tablas especiales que relacionan a otras tablas. P.ej., si queremos saber los coches que ha alquilado González Aranda, basta con buscar su clave en la tabla de clientes (75836934), y a continuación ver que matrículas tiene asociadas en la tabla de alquileres (MA-2663-BC, y AD-768-TTY); a continuación, buscamos en la tabla de coches cuales son los coches que poseen esas claves, y obtenemos como resultado: Lamborghini y Jaguar.

Por otro lado, además de los modelos propios de base de datos existentes en la realidad, existen los llamados modelos semánticos, que permiten expresar relaciones entre los datos, independientemente del tipo de base de datos que se emplee finalmente. Uno de estos modelos, el modelo Entidad-Relación, que estudiaremos en el capítulo siguiente, tiene grandes similitudes con el modelo relacional, siendo esta otra gran ventaja del modelo relacional, esto es, se pueden expresar las relaciones entre los datos a través de diagramas fáciles de comprender y de modificar, y, posteriormente, pasar el resultado a un esquema relacional.


Modelos avanzados.


Las bases de datos relacionales han sido y siguen siendo ampliamente utilizadas para una extensa gama de aplicaciones. Sin embargo, el aumento de potencia de los ordenadores personales, ha hecho aparecer nuevas aplicaciones potentes que requieren la utilización de datos complejamente relacionados o con necesidades de consultas muy particulares, como puedan ser p.ej., los sistemas de información geográficos, el diseño de circuitos electrónicos por ordenador, etc.

Otro de los problemas que poseen los sistemas relacionales es el uso de los lenguajes de manipulación y definición de datos, que, aunque son muy simples de manejar directamente por un usuario, son difíciles de insertar en un lenguaje de programación convencional, lo que da lugar a un problema de impedancia o resistencia de un lenguaje a ser utilizado junto con otro.

Otros problemas se refieren a la inclusión del concepto de orden en los registros almacenados. Dado que una tabla es un conjunto de registros, y un conjunto no permite ni repeticiones de sus elementos, ni establece un orden entre ellos, es imposible representar ciertas características de datos muy particulares.

Todos estos problemas han hecho que los investigadores estén buscando alternativas fiables a las bases de datos relacionales, como puedan ser las deductivas, las persistentes, las funcionales, o las orientadas a objetos, pasando por una gama de bases de datos históricas, espaciales, etc.

Dos de ellas son las que están sufriendo mayor empuje por parte de la comunidad informática.
Pasamos a describirlas.



Modelo orientado a objetos.


Actualmente, la creación de programas más grandes y complejos, ha hecho avanzar los métodos de programación hacia nuevas formas que permiten el trabajo en equipo de una forma más eficaz y en la que se disminuyen los problemas de coordinación. Uno de estos métodos consiste en la programación orientada a objetos (POO), que trata los problemas desde un punto de vista realista, y modelando cada uno de ellos como si se tratase de un conjunto de elementos u objetos que interrelacionan entre sí para solucionar el problema.

Para entender mejor esta filosofía, podemos pensar en ella como en el funcionamiento de un reloj de cuerda. Un reloj de cuerda posee numerosos elementos que interactúan entre sí para obtener como resultado final una determinada posición de las manecillas, que son interpretadas por una persona
como la hora actual. Cada uno de estos objetos es un elemento. Cuando un engranaje, por ejemplo, gira, no lo hace por capricho, sino para obtener como resultado el movimiento de otro engranaje, de una cremallera, o de la propia manecilla. De esta forma, cuando el usuario da cuerda a la maquinaria, lo que está haciendo realmente es modificar el estado de un objeto del reloj, normalmente la espiral de la cuerda cuya energía potencial mueve la corona haciendo que un oscilador avance el segundero. A su vez el movimiento del segundero hace avanzar el del minutero, que hace avanzar el de la hora. Si el reloj es de cuco, cada hora se activará la portezuela del cuco que saldrá un número determinado de
veces según la hora. De esta manera, una modificación del estado de un objeto por parte de un usuario, desencadena una serie de acciones cuyo objetivo final es solucionar un problema al usuario: darle a conocer la hora exacta. Así, la programación orientada a objetos pretende ser una simulación de los procesos de la realidad.
De este ejemplo podemos sacar varios conceptos útiles:

Clase. Cuando hay varios objetos semejantes, pueden agruparse en una clase. De hecho, todo objeto debe pertenecer a una clase, que define sus características generales.. P.ej., nuestro reloj posee varios engranajes. Serán diferentes, puesto que cada uno de ellos posee un diámetro y un número de dientes distinto, además de poder ser o no helicoidal. Pero al fin y al cabo todos son engranajes. De esta manera cada engranaje pertenece a la misma clase, a pesar de tener unas características particulares que lo diferencian de los demás.
Estado. Son las características propias de cada objeto. Siguiendo con el caso de los engranajes, su estado puede ser el número de dientes, el tamaño, etc. El estado se utiliza especialmente para guardar la situación del objeto que varía con el tiempo. En nuestro caso almacenaríamos la situación en un espacio tridimensional, y la posición o postura en que se encuentra.
Encapsulación. Cada objeto es consciente de sus propias características. El engranaje «sabe» que si recibe una fuerza en uno de sus dientes, debe girar, y lo sabe porque obedece a unas leyes físicas. En el caso de un programa, es el programador el que debe indicarle al objeto cómo comportarse ante cada estímulo del exterior o de otro objeto. Los demás objetos simplemente se limitan a indicarle al engranaje las fuerzas que le hacen, y ya sabrá el engranaje para dónde se ha de mover, y a qué otros objetos modificar.
Mensaje. Es cada uno de los estímulos que se envían a un objeto.
Herencia. Para facilitar la programación, se puede establecer toda una jerarquía de tipos o clases. P.ej., podemos declarar una clase Engranaje con las características básicas de los engranajes. De ella podemos derivar otras tres: Eng. fijo, Cremallera, y Eng. helicoidal. Cada una de estas clases especializa la clase general, con la ventaja de que las características comunes a los tres tipos de
engranajes sólo hay que decirlas una vez.

El avance de la programación orientada a objetos ha llegado hasta los programas de gestión y que requieren el uso de bases de datos. El problema surge en el momento en que dos filosofías entran en conflicto: la filosofía orientada a objetos, y la de la base de datos que se pretende usar, fundamentalmente relacional. El conflicto principal es el problema de la impedancia, es decir, es difícil hacer encajar una programación orientada a objetos con las consultas y accesos propios de la base de datos, realizados en un lenguaje de manipulación y acceso a los datos, lenguaje que suele ser de otro tipo, normalmente no procedural. Asimismo, los datos retornados por la base de datos están en un formato incomprensible para el lenguaje orientado a objetos, por lo que es necesario un paso de conversión que haga inteligibles esos datos.

Una solución factible a este problema consiste en hacer bases de datos cuyo sistema gestor tenga una interfaz orientada a objetos. Cuando hablamos de interfaz nos referimos a que tenga una capacidad tal que los programas sean capaces de interactuar con él según la filosofía orientada a objetos. Esta solución puede ser aproximada, a su vez, según varios métodos:

Extender el modelo relacional. Consiste en añadir a una base de datos relacional la posibilidad de hacer cosas orientadas a objeto.
Modelo de objetos persistentes. Consiste en declarar cierto tipo de objetos com persistentes. Un objeto es persistente si queremos que se guarde en la base de datos.
Modelo integrado semántico. Añade también ciertas capacidades de consulta sin necesidad de programación externa.


De estos métodos el más empleado actualmente es el de objetos persistentes, ya que es el que mejor se adecúa a la metodología de programación orientada a objetos.

El esquema de la figura ilustra la estructura que podría tener la clase Coche. De esta forma, cada objeto de tipo Coche que manejemos, será almacenado automáticamente en la base de datos si se declara como objeto persistente. Vemos que un objeto Coche puede ser, a su vez, un Turismo, un Camión o un Remolque; un Turismo puede ser Monovolumen o Deportivo. Dependiendo del lenguaje que se emplee, podremos tener objetos que sean simplemente Turismos sin necesidad de pertenecer a Monovolumen o a Deportivo, o sea, podemos tener tanto objetos de clases finales como de clases intermedias. Nótese que con esta metodología, vamos describiendo un objeto como integrado por otros más pequeños, llegando al nivel de refinamiento que la solución de nuestro problema requiera. Aquí indicamos que un Turismo o un Camión posee un Motor, y a continuación se describen las características de un motor. Nótese que el campo Motor no se especifica en la clase Coche, ya que también consideramos que un Remolque es un Coche y éstos carecen de Motor.

Este tipo de esquemas define una jerarquía desde dos puntos de vista. Por un lado especifica un refinamiento en cuanto a conceptos: Un Deportivo es un refinamiento de un Turismo, que a su vez es un refinamiento de un Coche. Así, podemos decir que todo Turismo es un Coche, y que todo Deportivo es un Turismo, pero en ningún caso que todo Coche es un Deportivo, ya que hay casos de Coches, como p.ej. Remolques, que no son Deportivos, ni siquiera Turismos. Así, existe una jerarquía en base a la especialización o generalización (según se vea) de los objetos del problema. Hay casos, como el de las Ruedas, en los que no es necesaria especialización alguna.

La otra jerarquía es la jerarquía de composición. Cada objeto está compuesto de campos, que pueden ser, a su vez, otros objetos. P.ej., vemos que un Deportivo posee campos que indican sus características particulares: su número de plazas, si viene con maletas especialmente diseñadas a la forma del maletero, y el nivel de ruido del motor. Pero, además, por el hecho de ser un Turismo, también posee otra información, tal como el color y si dispone de airbag o no; por otro lado los
campos Rueda y Motor, son, a su vez, objetos, cada uno de ellos con sus características propias. Esta jerarquía supone un refinamiento en cuanto a las características de cada objeto. Estas dos jerarquías conjuntas dan una gran potencia a la programación orientada a objetos.

Desde el punto de vista de una base de datos, los datos se almacenan de una forma parecida al sistema relacional, de manera que existirá un tabla por cada clase o subclase de nuestro esquema. Quizás la única diferencia sustancial es que cada objeto tiene asignado automáticamente un número (OID- Object Identifier) que sirve para poder ser referenciado por los objetos de los que forma parte.
El concepto de OID sustituye, en parte, al de clave en el sistema relacional.


Modelo declarativo.

El enfoque de las bases de datos declarativas es sumamente intuitivo para el usuario, y le permite abstraerse de los problemas de programación inherentes a otros métodos. Este modelo suele usarse para bases de conocimiento, que no son más que bases de datos con mecanismos de consulta en los que el trabajo de extracción de información a partir de los datos recae en realidad sobre el ordenador, en lugar de sobre el usuario. Estos mecanismos de consulta exigen que la información se halle distribuida de manera que haga eficiente las búsquedas de los datos, ya que normalmente las consultas de este tipo requieren acceder una y otra vez a los datos en busca de patrones que se adecúen a las características de los datos que ha solicitado el usuario. Sin embargo, no hablaremos de la organización de los datos, sino sólo de las formas de las consultas.

Antes de comenzar, aclararemos que, cuando se vea el lenguaje SQL sobre las bases de datos relacionales, diremos que este es un lenguaje no procedural, en el sentido de que el usuario especifica qué es lo que quiere, pero no cómo. No se debe confundir este aspecto del SQL con un lenguaje puramente declarativo, ya que éstos, amplían la filosofía de la base de datos, de manera que el usuario
no es consciente de los métodos de búsqueda que se realizan internamente, y la forma en que se manejan los datos también es muy distinta; además, en el caso de las funcionales, es necesario complicar soberanamente los métodos utilizados si se quiere mantener la pureza de la metodología funcional. Además, la teoría que subyace en ambos modelos difiere radicalmente.

Entre las bases de datos declarativas podemos citar fundamentalmente dos: las deductivas, y las funcionales. Ambas extienden paradigmas o métodos de programación (al igual que ocurre con la programación orientada a objetos) a las bases de datos, de manera que ambos, programa y base de datos puedan cooperar más eficientemente en la resolución del problema.

Las bases de datos funcionales extienden el modelo de programación funcional, que se basa especialmente en el concepto de transparencia referencial. Este concepto viene a indicar que todo objeto computacional se debe comportar como una función, de manera que ante las mismas entradas responde siempre con la misma salida. Este hecho, puede no ser cierto en otros paradigmas, especialmente el orientado a objetos, en el que la salida de un objeto no depende sólo de sus entradas, sino también del estado interno en el que se hallaba. Así, el modelo funcional elimina el concepto de estado.

Sin embargo, una base de datos, identifica precisamente el estado de los datos que la empresa necesita o posee en un momento determinado. Dado que bases de datos y estados tienen una relación bastante directa, es difícil hacerla encajar con el modelo funcional. Por ello, las dejaremos a un lado, y continuaremos con el siguiente modelo: las bases de datos deductivas.

Una base de datos deductiva puede ser considerada también como integrada por un conjunto de tablas. Sin embargo, nuestro punto de vista varía esencialmente. A veces es necesario ver una misma cosa (un problema, una situación, etc.) desde distintos puntos de vista, ya que ello ayuda a compararlo con distintas cosas que ya conocemos y permite adoptar soluciones que, de otra forma, serían difíciles
de comprender. Algo así ocurre con las bases de datos deductivas. Aquí una tabla no se considera como un conjunto de tuplas, sino como un conjunto de hechos de un tipo concreto. De hecho, una base de datos deductiva, pretende deducir qué hechos son ciertos o no, y en qué circunstancias. Toda la base de datos gira en torno a esa filosofía.



TABLAS

                                                                  TABLAS               

Las tablas son la estructura básica donde se almacena la información en la base de datos. Dado que en la mayoría de los casos, no hay forma de que el proveedor de base de datos sepa con antelación cuáles son sus necesidades de almacenamiento de datos. Muchas herramientas de base de datos le permiten crear tablas sin ingresar SQL, pero debido a que las tablas son los contenedores de toda la información, es importante incluir la sintaxis CREATE TABLE en esta guía de referencia.

Antes de sumergirnos en la sintaxis SQL para CREATE TABLE, es una buena idea comprender lo que se incluye en una tabla. Las tablas se dividen en filas y columnas. Cada fila representa una parte de los datos, y cada columna puede pensarse como la representación de un componente de aquella parte de los datos. Entonces, por ejemplo, si tenemos una tabla para registrar la información del cliente, las columnas pueden incluir información tal como Primer Nombre, Apellido, Dirección, Ciudad, País, Fecha de Nacimiento y demás. Como resultado, cuando especificamos una tabla, incluimos los títulos de columna y los tipos de datos para esta columna en particular.

Entonces ¿Qué son los tipos de datos? Generalmente, los datos se generan en formas variadas. Podría ser un entero (tal como 1), un número real (tal como 0,55), una línea (tal como 'sql'), una fecha/expresión de tiempo (tal como '25-ene-2000 03:22:22'), o incluso en formato binario. Cuando especificamos una tabla, necesitamos especificar el tipo de dato asociado con cada columna (es decir, especificaremos que ‘First_Name’ es de char(50) tipo – lo que significa que es una línea con 50 caracteres). Una cosa a tener en cuenta es que las diferentes bases de datos relacionales permiten diferentes tipos de datos, entonces es prudente consultar primero una referencia específica de base de datos.

La sintaxis SQL para CREATE TABLE es


CREATE TABLE "nombre_tabla"
("columna 1" "tipo_de_datos_para_columna_1",

"columna 2" "tipo_de_datos_para_columna_2",
... );
Entonces, si debemos crear una tabla para cliente tal como se especifica anteriormente, ingresaríamos

CREATE TABLE CLIENTE
(ID_CLIENTE(5) PRIMARY KEY,
NOMBRE VARCHAR2(25)NOT NULL,
DIRECCION VARCHAR2(25)NOT NULL,
TELEF NUMBER(15)NOT NULL,
LIM_CRED VARCHAR2(25)NOT NULL);

Restricciones

Puede colocar restricciones para limitar el tipo de dato que puede ingresarse en una tabla. Dichas restricciones pueden especificarse cuando la tabla se crea por primera vez a través de la instrucción CREATE TABLE, o luego de crear la tabla a través de la instrucción ALTER TABLE.
Los tipos comunes de restricciones incluyen las siguientes:
Cada uno se describe en detalle a continuación.

NOT NULL
En forma predeterminada, una columna puede ser NULL. Si no desea permitir un valor NULL en una columna, querrá colocar una restricción en esta columna especificando que NULL no es ahora un valor permitido.
Por ejemplo, en la siguiente instrucción


UNIQUE
La restricción UNIQUE asegura que todos los valores en una columna sean distintos.



CHECK
La restricción CHECK asegura que todos los valores en una columna cumplan ciertas condiciones.

LLAVE PRIMARIA
La clave primaria se utiliza para identificar en forma única cada línea en la tabla. Puede ser parte de un registro real, o puede ser un campo artificial (uno que no tiene nada que ver con el registro real). Una clave primaria puede consistir en uno o más campos en una tabla. Cuando se utilizan múltiples campos como clave primaria, se los denomina claves compuestas.
Las claves primarias pueden especificarse cuando se crea la tabla (utilizando CREATE TABLE) o cambiando la estructura existente de la tabla (utilizando ALTER TABLE).
A continuación se presentan ejemplos para la especificación de una clave primaria cuando se crea una tabla:
MySQL:

CREATE TABLE PROVEEDOR
(ID_PROVEEDOR(5) PRIMARY KEY,
NOMBRE VARCHAR2(25)NOT NULL,
DIRECCION VARCHAR2(25)NOT NULL,
TELEF NUMBER(15)NOT NULL,
LIM_CRED VARCHAR2(15)NOT NULL);

Oracle:


CREATE TABLE Cliente

(SID integer PRIMARY KEY,
Last_Name varchar(30),
First_Name varchar(30));

SQL Server:


CREATE TABLE Customer

(SID integer PRIMARY KEY,
Last_Name varchar(30),
First_Name varchar(30));

A continuación se presentan ejemplos para la especificación de una clave primaria al modificar una tabla:

MySQL:

ALTER TABLE Cliente ADD PRIMARY KEY (SID);

Oracle:

ALTER TABLE Cliente ADD PRIMARY KEY (SID);

SQL Server

ALTER TABLE Cliente ADD PRIMARY KEY (SID);

Nota: Antes de utilizar el comando ALTER TABLE para agregar una clave primaria, necesitará asegurarse de que el campo esté definido como 'NOT NULL' -- en otras palabras, NULL no puede aceptarse como valor para ese campo.

LLAVE FORÁNEA

Una clave externa es un campo (o campos) que señala la clave primaria de otra tabla. El propósito de la clave externa es asegurar la integridad referencial de los datos. En otras palabras, sólo se permiten los valores que se esperan que aparezcan en la base de datos.

Por ejemplo, digamos que tenemos dos tablas, una tabla CLIENTE que incluye todos los datos del CLIENTE, y la tabla ORDERS que incluye los pedidos del CLIENTE. La restricción aquí es que todos los pedidos deben asociarse con un CLIENTE que ya se encuentra en la tabla CLIENTE. En este caso, colocaremos una clave externa en la tabla ORDERS y la relacionaremos con la clave primaria de la tabla CLIENTE. De esta forma, nos aseguramos que todos los pedidos en la tabla ORDERS estén relacionadas con un CLIENTE en la tabla CLIENTE. En otras palabras, la tabla ORDERS no puede contener información de un CLIENTE que no se encuentre en la tabla CLIENTE.

La estructura de estas dos tablas será la siguiente:
Tabla CLIENTE

Nombre de Columna
Característica
SID
llave Primaria
Last_Name

First_Name

Tabla ORDERS
Nombre de Columna
Característica
Order_ID
llave Primaria
Order_Date

Cliente_SID
llave Foránea
Amount

En el ejemplo anterior, la columna Customer_SID en la tabla ORDERS es una clave externa señalando la columna SID en la tabla CLIENTE.
A continuación se muestran ejemplos de cómo especificar la clave externa a la hora de crear la tabla ORDERS:

MySQL:


CREATE TABLE ORDERS

(Order_ID integer,
Order_Date date,
CLIENTE_SID integer,
Amount double,
PRIMARY KEY (Order_ID),
FOREIGN KEY (Cliente_SID) REFERENCES CLIENTE (SID));

Oracle:


CREATE TABLE ORDERS

(Order_ID integer PRIMARY KEY,
Order_Date date,
Cliente_SID integer REFERENCES CLIENTE (SID),
Amount double);

SQL Server:


CREATE TABLE ORDERS

(Order_ID integer PRIMARY KEY,
Order_Date datetime,
CLIENTE_SID integer REFERENCES CLIENTE(SID),
Amount double);

A continuación se presentan ejemplos para la especificación de una clave externa al modificar una tabla: Esto asume que se ha creado la tabla ORDERS, y que la clave externa todavía no se ha ingresado:

MySQL:


ALTER TABLE ORDERS

ADD FOREIGN KEY (Customer_SID) REFERENCES CLIENTE (SID);

Oracle:


ALTER TABLE ORDERS

ADD (CONSTRAINT fk_orders1) FOREIGN KEY (Cliente_SID) REFERENCES CLIENTE (SID);

SQL Server:


ALTER TABLE ORDERS

ADD FOREIGN KEY (Customer_SID) REFERENCES CLIENTE (SID);

 

Restricciones FOREIGN KEY

Una tabla  soporta restricciones de claves foráneas.
NOT NULL: Significa que la columna no puede tener valores nulos.
DEFAULT: Le proporcionamos a una columna un valor por defecto cuando el valor de la columna no se especifica en la cláusula INSERT.
En la especificación DEFAULT es posible incluir varias expresiones: constantes, funciones SQL y variables UID y SYSDATE.

Verificación de restricciones: CHECK: Actúa como una cláusula where.
Puede hacer referencia a una o más columnas, pero no a valores de otras filas.
En una cláusula CHECK no se pueden incluir subconsultas ni las pseudoconsultas SYSDATE, UID y USER.


Nota: La restricción NOT NULL es similar a CHECK (NOMBRE_COLUMNA IS NOT NULL)




UNIQUE: Evita valores repetidos en la misma columna. Puede contener una o varias columnas. Es similar a la restricción PRIMARY KEY, salvo que son posibles varias columnas UNIQUE definidas en una tabla. Admite valores NULL. Al igual que en PRIMARY KEY, cuando se define una restricción UNIQUE se crea un índice automáticamente. 

CREATE TABLE TRAMO
(ID_TRAMO VARCHAR2(10) PRIMARY KEY,
NOMB_TRAMO VARCHAR2(30) NOT NULL,
PRIN_TRAM VARCHAR2(30) NOT NULL,
FIN_TRAM VARCHAR2(30) NOT NULL,
KM_CONCLUYE VARCHAR2(10) NOT NULL,
ID_CARRETERA VARCHAR2(10)
CONSTRAINT TRAMO_ID_CARRETERA_FK
REFERENCES CARRETERA(ID_CARRETERA),
ID_COMUNA VARCHAR2(10));