Cuadro comparativo

nombre de la materia:Fundamento de base de datosnombre del estudiante:Oscar Alberto Hernandez Ramirezno. de control:23180316carrera:Ing.Sistemeas ComputacionalesA2

Modelos y clasificación de BD

organizan los datos en un hipercubo que facilita el análisis rápido y eficiente de grandes volúmenes de datos.

Una base de datos multidimensional (BDM) organiza los datos en una estructura de múltiples dimensiones, lo que permite analizar la información desde diversas perspectivas

ModeloMultidimensional

Este modelo es útil para aplicaciones que requieren una representación más directa y natural de objetos complejos, como en sistemas de diseño gráfico, ingeniería, o simulación.

Este modelo define una base de datos como una colección de objetos, o elementos de software reutilizables, con funciones y métodos relacionados.

Modelo Orientado a Objetos

A diferencia de las bases de datos jerárquicas, donde cada nodo hijo tiene un solo nodo padre, en una base de datos de red, un nodo hijo puede tener varios nodos padre

Una base de datos de red es un tipo de base de datos que organiza los datos en una estructura de red, permitiendo múltiples relaciones entre los registros

Modelo de Red

organiza los datos en una estructura de árbol, donde cada entidad tiene un único padre, pero puede tener múltiples hijos.

Este tipo de bases de datos, parten de una estructura jerárquica, donde parte de un nodo raíz (padre), y se ramifica en nodos comohojas(hijos). Donde un hijo puede tener un solo padre.

Modelo Jerárquico

Es una base de datos simple que almacena datos en un solo archivo o tabla, sin relaciones entre diferentes conjuntos de datos

Modelo plano

Representación

Definicón

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El modelo plano o modelo relacional es el más utilizado en bases de datos tradicionales. En este modelo, los datos se organizan en tablas (también llamadas relaciones), y cada tabla está compuesta por filas (tuplas) y columnas (atributos).

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Clasificaciones de BD

Según su estructura

Según su variabilidad

Según su contenido

Según su uso

Según su acceso

Según su propósito

Definción y caracteristicas

Definción y caracteristicas

Definción y caracteristicas

Definción y caracteristicas

Definción y caracteristicas

Definción y caracteristicas

Referencias:

• Tipos de Bases de Datos: Modelos, Usos y Beneficios. (s/f). Tecnologias-informacion.com. Recuperado el 31 de agosto de 2024, de https://www.tecnologias-informacion.com/basesdedatos.html

• Clasificación de base de datos. (2017, julio 3). ClasificacionDe. https://www.clasificacionde.org/clasificacion-de-base-de-datos/

Bases de datos bibliográficas: Facilitan la búsqueda y recuperación de información académica y científica. Útiles para investigadores y académicos.Limitadas a información bibliográfica, no adecuadas para otros tipos de datos. Pueden requerir actualizaciones frecuentes para mantenerse al día con nuevas publicaciones.Bases de datos transaccionales: Alta fiabilidad y consistencia en la gestión de transacciones. Soporte para operaciones concurrentes y recuperación ante fallos. Bases de datos deductivas: Capacidad para realizar inferencias y deducciones automáticas. Útiles en aplicaciones de inteligencia artificial y sistemas expertos

Caracteristicas

Caracteristicas

Bases de datos jerárquicas Estructura: Organizan los datos en una estructura de árbol, con un nodo raíz y nodos hijos.Bases de datos de red Estructura: Similar a las jerárquicas, pero los nodos pueden tener múltiples padres, formando una red.Bases de datos relacionales Estructura: Utilizan tablas para representar datos y sus relaciones, basadas en el modelo relacional de E. F.Bases de datos orientadas a objetos Estructura: Integran conceptos de la programación orientada a objetos, almacenando datos en forma de objetos.

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Ejemplo:

Bases de datos operacionales: Alta eficiencia en la gestión de transacciones y operaciones rutinarias. Soporte para múltiples usuarios y operaciones concurrentes.Pueden requerir mantenimiento constante para asegurar el rendimiento óptimo. Menos adecuadas para análisis complejos de datos históricos.Bases de datos analíticas: Optimizadas para consultas complejas y análisis de grandes volúmenes de datos. Soporte para herramientas de inteligencia de negocios (BI) y análisis predictivo.Pueden ser menos eficientes para operaciones transaccionales diarias. Requieren integración con bases de datos operacionales para obtener datos actualizados.

Caracteristicas

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Ejemplo:

Bases de datos de acceso secuencial: Simplicidad en la implementación y gestión. Adecuadas para aplicaciones donde los datos se procesan en un orden predefinido, como archivos de registro.Acceso lento a datos específicos, ya que se debe recorrer la secuencia completa. No adecuadas para aplicaciones que requieren acceso rápido y aleatorio a los datos.Bases de datos de acceso directo: Acceso rápido y eficiente a datos específicos. Adecuadas para aplicaciones que requieren consultas frecuentes y rápidas, como sistemas de gestión de inventarios.

Caracteristicas

Según su uso

Bases de datos operacionales: Diseñadas para gestionar las operaciones diarias de una organización. Bases de datos analíticas: Utilizadas para el análisis y la toma de decisiones estratégicas.

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Ejemplo:

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Ejemplo:

Según su variabilidad

Bases de datos estáticas: Diseñadas para la lectura de datos, no permiten modificaciones una vez creadas. Se utilizan para almacenar datos históricos.Bases de datos dinámicas: Permiten la actualización constante de datos, adecuadas para aplicaciones que requieren datos actualizados en tiempo real.

Según su acceso

Bases de datos de acceso secuencial: Los datos se acceden en un orden específico, uno tras otro. Bases de datos de acceso directo: Permiten acceder a los datos directamente sin necesidad de seguir un orden específico.

Bases de datos de tiempo real:Alta velocidad y baja latencia en el acceso a los datos. Adecuadas para sistemas de control industrial, aplicaciones financieras y juegos en línea.Requieren hardware y software especializados para mantener el rendimiento. Pueden ser costosas de implementar y mantenerBases de datos de series temporales: Pueden requerir almacenamiento adicional para manejar grandes volúmenes de datos históricos. Complejidad en la gestión y análisis de datos temporales.

Caracteristicas

Según su propósito

Bases de datos de tiempo real: Diseñadas para aplicaciones que requieren respuestas inmediatas, como sistemas de control industrial. Bases de datos de series temporales: Optimizadas para almacenar y consultar datos que cambian con el tiempo, como datos de sensores o registros financieros.

Según su estructura

Bases de datos jerárquicas: Organizan los datos en una estructura de árbol, donde cada nodo tiene un único padre y puede tener varios hijos.Bases de datos de red: Similar a las jerárquicas, pero los nodos pueden tener múltiples padres, permitiendo relaciones más complejas.Bases de datos relacionales: Utilizan tablas para representar datos y sus relaciones. Son las más comunes y se basan en el modelo relacional de E. F. Codd.Bases de datos orientadas a objetos: Integran conceptos de la programación orientada a objetos, almacenando datos en forma de objetos.Bases de datos multidimensionales: Utilizadas principalmente en aplicaciones de análisis de datos, permiten modelar datos en múltiples dimensiones

Según su contenido

Bases de datos bibliográficas: Contienen referencias y citas de publicaciones. Bases de datos transaccionales: Optimizadas para gestionar transacciones rápidas y seguras, como las utilizadas en bancos. Bases de datos deductivas: Utilizan lógica matemática para deducir y relacionar información.

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Ejemplo:

Caracteristicas

Bases de datos estáticas:Ideal para almacenar datos históricos o información que no cambia con el tiempo. Alta integridad y consistencia de los datos.No se pueden actualizar ni modificar, lo que limita su uso en aplicaciones que requieren datos actualizados. Menor flexibilidad en comparación con bases de datos dinámicas.Bases de datos dinámicas :Flexibilidad para añadir, modificar o eliminar datos según sea necesario. Adecuadas para aplicaciones que requieren datos en tiempo real, como sistemas de gestión empresarial o aplicaciones web.Mayor complejidad en la gestión y mantenimiento. Riesgo de inconsistencias si no se gestionan adecuadamente las transacciones y actualizaciones.