¿Qué es una base de datos? Definición y tipos
Marcus Allen
⚡ Resumen inteligente
¿Qué es una base de datos? Una base de datos es una colección sistemática y estructurada de datos que permite el almacenamiento, la recuperación y la gestión electrónica. Es la base de sistemas cotidianos, desde directorios telefónicos hasta redes sociales, y se opera mediante un software llamado Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS).
¿Qué son los datos?
En lenguaje sencillo, en Los datos personales son información sobre un objeto de interés. Tu nombre, edad, estatura y peso son datos personales. Las fotos, imágenes, archivos y PDF también pueden considerarse datos, ya que contienen información que puede almacenarse y procesarse.
¿Que es una base de datos?
A base de datos de CRISPR Medicine News Es una recopilación sistemática de datos. Las bases de datos permiten el almacenamiento, la recuperación y la manipulación electrónica de datos, lo que facilita la gestión de datos a gran escala.
Consideremos algunos ejemplos conocidos. Una guía telefónica en línea utiliza una base de datos para almacenar personas, números de teléfono e información de contacto. Una compañía eléctrica utiliza una base de datos para gestionar la facturación, las incidencias de los clientes y el historial de averías. Facebook almacena miembros, amistades, publicaciones, mensajes, anuncios y mucho más; todo ello reside en bases de datos. El patrón se repite en todos los sectores: organizar la información para que las aplicaciones y los usuarios puedan consultarla de forma fiable.
Tipos de bases de datos
A continuación se resumen los tipos de bases de datos más comunes. Cada una se adapta a un formato de datos y una carga de trabajo específicos.
Bases de datos distribuidas
Una base de datos distribuida distribuye los datos entre múltiples sitios o ubicaciones. Cada sitio conserva su propia porción, mientras que los clientes ven una única base de datos lógica. Este modelo es común en aplicaciones globales que requieren baja latencia y disponibilidad local.
Bases de datos relacionales
Una base de datos relacional almacena datos en tablas con filas y columnas y utiliza claves para relacionar una tabla con otra. A menudo llamada SGBDR, sigue siendo la más popular. DBMS familia en el mercado. Los ejemplos incluyen MySQL, Oracle Database, PostgreSQL, y Microsoft SQL Server.
Bases de datos orientadas a objetos
Las bases de datos orientadas a objetos almacenan los datos como objetos, cada uno con atributos y métodos que definen las operaciones permitidas sobre ellos. Se integran perfectamente con los lenguajes de programación orientados a objetos y eliminan la necesidad de una capa ORM.
Base de datos centralizada
Una base de datos centralizada almacena todos los registros en un único servidor central. Los usuarios se conectan desde múltiples ubicaciones al mismo repositorio, lo que simplifica la administración, pero convierte al servidor en un punto único de conflicto.
Bases de datos de código abierto
Las bases de datos de código abierto publican su código fuente bajo una licencia permisiva para que cualquiera pueda usarlas, modificarlas y redistribuirlas. MySQL, PostgreSQL, SQLite, MariaDB, y MongoDB son ejemplos ampliamente utilizados.
Bases de datos en la nube
Una base de datos en la nube está optimizada para infraestructuras virtualizadas y bajo demanda. Se ofrece como un servicio gestionado, escala el almacenamiento y la computación de forma elástica y ofrece alta disponibilidad mediante replicación integrada. Algunos ejemplos incluyen: Amazon RDS, Azure Base de datos SQL y Google Cloud Llave.
Almacenes de datos
A almacenamiento de datos Centraliza los datos históricos y acumulativos de múltiples sistemas de origen para respaldar la toma de decisiones, la elaboración de informes y la previsión. Simplifica el análisis al proporcionar a la organización una única versión fiable de la información.
Bases de datos NoSQL
Las bases de datos NoSQL manejan conjuntos de datos muy grandes, a menudo no estructurados, que no se ajustan fácilmente a filas y columnas. Los almacenes de documentos, clave-valor, familias de columnas y grafos abordan patrones de acceso diferentes y proporcionan una escalabilidad horizontal que las bases de datos relacionales tradicionales tienen dificultades para igualar.
Bases de datos
Una base de datos de grafos utiliza la teoría de grafos (nodos y aristas) para almacenar y consultar relaciones directamente. Es ideal para la detección de fraudes, los sistemas de recomendación y el análisis de redes sociales, donde las conexiones entre entidades son tan importantes como las entidades mismas.
bases de datos OLTP
Las bases de datos OLTP (Procesamiento de Transacciones en Línea) se centran en transacciones de alto rendimiento y baja latencia en entornos multiusuario. Garantizan las propiedades ACID y están optimizadas para numerosas operaciones de lectura y escritura de pequeño volumen, esenciales para sistemas operativos como puntos de venta y aplicaciones bancarias.
Base de datos personal
Una base de datos personal almacena datos en un único ordenador para un solo usuario o un pequeño equipo. Microsoft Acceso y SQLite Son ejemplos típicos.
Base de datos multimodal
Una base de datos multimodal admite varios modelos de datos —por ejemplo, documento, grafo y clave-valor— dentro de un único motor. ArangoDB y Microsoft Azure Cosmos DB es una opción multimodal muy popular.
Documento/base de datos JSON
En una base de datos orientada a documentos, cada registro es un documento independiente, generalmente en formato JSON, BSON o XML. Un solo documento puede contener datos anidados y campos variables, lo que hace que el modelo sea flexible para aplicaciones dinámicas. MongoDB y Couchbase son ejemplos bien conocidos.
Base de datos jerárquica
Una base de datos jerárquica utiliza una estructura de árbol con relaciones padre-hijo. Los nodos representan registros y las ramas representan campos. Windows Registro en Windows XP y IBM Los sistemas de gestión de información (IMS) son ejemplos clásicos de bases de datos jerárquicas.
base de datos de red
Un sistema de gestión de bases de datos en red admite relaciones de muchos a muchos entre registros, lo que genera estructuras más complejas que el modelo jerárquico. RDM Server es un ejemplo de un sistema de gestión de bases de datos que implementa el modelo de red.
Componentes de la base de datos
Componentes de la base de datos.
Cada base de datos se construye a partir de cinco componentes que trabajan juntos:
Componentes metálicos
El hardware es la capa física: ordenadores, dispositivos de entrada/salida, medios de almacenamiento y redes. Proporciona la interfaz entre la base de datos y el resto del mundo.
Software
El software abarca todo lo que gestiona y controla la base de datos: el propio sistema de gestión de bases de datos (DBMS), el sistema operativo, el software de red que permite a varios usuarios compartir datos y las aplicaciones que leen y escriben a través del DBMS.
Datos
Los datos son los hechos, observaciones, números, símbolos e imágenes en bruto que almacena la base de datos. Los datos en bruto por sí solos carecen de significado; la base de datos los organiza y procesa para convertirlos en información útil.
Procedimientos
Los procedimientos son las instrucciones y reglas documentadas que rigen el diseño, el funcionamiento y el mantenimiento de la base de datos. Indican a los administradores y usuarios cómo operar el sistema de forma fiable.
Idioma de acceso a la base de datos
Un lenguaje de acceso a bases de datos —generalmente SQL— permite a los usuarios y las aplicaciones insertar, actualizar, eliminar y consultar datos. Los usuarios emiten comandos específicos que el sistema de gestión de bases de datos (DBMS) analiza, planifica y ejecuta en el almacenamiento subyacente.
¿Qué es un Sistema de Gestión de Base de Datos (DBMS)?
A Sistema de gestión de bases de datos (DBMS) es la capa de software que permite a los usuarios definir, almacenar, recuperar, actualizar y proteger los datos. DBMS Coordina el acceso entre múltiples usuarios y aplicaciones, garantiza la integridad y controla quién puede ver o modificar qué.
La tecnología DBMS no es nueva — Charles Bachman Almacén de datos integrado (IDS)El sistema de gestión de bases de datos (DBMS), desarrollado en General Electric a principios de la década de 1960, es ampliamente reconocido como el primer DBMS. Desde entonces, el campo ha evolucionado a través de modelos jerárquicos, de red, relacionales, orientados a objetos y NoSQL, cada uno de los cuales aborda las necesidades de la próxima generación de cargas de trabajo de datos.
Historia de los sistemas de gestión de bases de datos
Los hitos a continuación tracy la evolución de la tecnología de bases de datos.
- Años 1960 — Charles Bachman diseña el primer sistema de gestión de bases de datos (DBMS, por sus siglas en inglés) en General Electric.
- 1968 - IBM Sistema de gestión de información (IMS) para buques, uno de los primeros sistemas de gestión de bases de datos jerárquicos.
- 1970 — Edgar F. Codd publica “Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos”, donde introduce el modelo relacional.
- 1976 — Peter Chen formaliza el modelo Entidad-Relación (ER).
- Años 1980 - Los modelo relacional Se convierte en el paradigma de base de datos dominante y SQL se estandariza.
- 1985 — Los sistemas de gestión de bases de datos orientados a objetos parecen encajar con el auge de los lenguajes de programación orientada a objetos.
- Años 1990 — Las funcionalidades objeto-relacionales llegan a los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) más utilizados.
- 1992 - Microsoft lanza la primera versión de Microsoft Acceso a bases de datos personales.
- 1995 — Las aplicaciones web comienzan a impulsar el uso de bases de datos a escala de Internet.
- 1997 — XML se introduce en las bases de datos tanto como formato como destino de consulta.
- 2009 — El término NoSQL gana terreno tracción a medida que los almacenes de documentos, clave-valor y grafos crecen rápidamente.
- 2010s y más allá — Bases de datos SQL distribuidas y nativas de la nube (Aurora, Spanner, CockroachDB) surgir.
Ventajas de DBMS
Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) bien implementado ofrece a las organizaciones varios beneficios prácticos:
- Ofrece numerosas técnicas para almacenar y recuperar datos de forma eficiente.
- Equilibra las necesidades de múltiples aplicaciones que comparten los mismos datos.
- Proporciona procedimientos administrativos uniformes.
- Protege a los programadores de aplicaciones de los detalles de almacenamiento.
- Garantiza la integridad y la seguridad de los datos mediante restricciones y control de acceso.
- Programa el acceso concurrente para que solo las operaciones válidas tengan éxito.
- Reduce el tiempo de desarrollo de aplicaciones mediante servicios reutilizables.
Desventajas de DBMS
El modelo DBMS también tiene sus ventajas y desventajas:
- Los costes de hardware y software pueden ser considerables.
- La mayoría de los sistemas son complejos, por lo que los usuarios y administradores necesitan formación.
- Centralizar los datos en una única base de datos crea un objetivo de alto valor para interrupciones, corrupción o ataques.
- El acceso concurrente requiere un diseño cuidadoso para evitar la pérdida de actualizaciones y los interbloqueos.
- Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) no está diseñado para cálculos numéricos complejos; las herramientas especializadas manejan mejor ese tipo de carga de trabajo.
