Analisis Y Diseño De Sistemas
Páginas: 6 (1297 palabras)
Publicado: 21 de octubre de 2012
DESNORMALIZACION
Una de las razones principales para la normalización es organizar los datos para reducir los datos redundantes. Esto permite al analista reducir la cantidad necesaria de almacenamiento ,muy importante cuando el almacenamiento era caro.
Aprendimos que para usar los datos normalizados teníamos que clasificar y resumir. Cuando acelera la consulta de base de datos (hacer unapregunta y requerir una respuesta rápida).
La desnormalización es el proceso de tomar el modelo de datos lógicos y transformarlo
en un modelo físico, eficaz para las tareas más comunes. Estas tareas pueden incluir
Generación de informes, consultas. Las consultas complejas tales como el proceso analítico en línea (OLAP), así también la minería de datos y los procesos de descubrimiento de datosdel conocimiento (KDD), también pueden usar las bases de datos denormalizadas.
La desnormalización se puede lograr de varias formas diferentes.
Primero, podemos tomar una relación muchos a muchos, tal como el de VENDEDOR y CLIENTE, la cual comparte las entidades asociativas de VENTAS.
Al combinar los atributos de VENDEDOR y VENTAS podemos evitar uno de los procesos
de la unión. Esto podríaproducir una cantidad considerable de duplicidad de datos, pero
hace las consultas sobre los modelos de las ventas más eficaz.
Otra razón para la desnormalización es evitar la referencia repetida para una tabla de
búsqueda. Podría ser más eficaz repetir la misma información —por ejemplo, la ciudad, el estado y el código postal— aun cuando esta información normalmente se puede almacenar sólo comoun código postal. Por lo tanto, en el ejemplo de las ventas, se podrían combinar
CLIENTE y ALMACÉN.
Finalmente, veremos relaciones uno a uno porque es muy probable que se combinen
por razones prácticas. Si entendemos que muchas de las consultas con respecto a los pedidos también se interesan en cómo fue enviado el pedido, tendría sentido para combinar,o denormalizarse.
[pic]Almacenes de datos:
Difieren de las bases de datos tradicionales. El propósito de un almacén de datos es organizar la información para consultas rápidas y eficaces. De hecho, almacenan datos denormalizados, pero van un paso más adelante. Dichos almacenes organizan los datos en torno a los temas. En la mayoría de los casos, un almacén de datos es más que una base de datos procesada de manera que losdatos se representen de formas uniformes. Por consiguiente, los datos almacenados en los almacenes de datos provienen de diferentes fuentes, normalmente de bases de datos que se establecen para diferentes
propósitos.
[pic]
El concepto de almacén de datos es único. Las diferencias entre los almacenes de datos y las bases de datos tradicionales incluyen lo siguiente:1. En un almacén de datos, los datos se organizan en torno a los temas principales en lugar de transacciones individuales.
2. En un almacén de datos los datos normalmente se almacenan como datos resumidos en lugar de detallados, los datos básicos se encuentran en una base de datos de transacciones.
3. En un almacén de datos los datos cubren un periodo más largo que los datos enuna base de datos tradicional orientada a transacciones porque las consultas normalmente involucran toma de decisiones a largo plazo en lugar de los detalles de transacción diarios.
4. La mayoría de los almacenes de datos se organizan para consultas más rápidas, mientras que las bases de datos más tradicionales se normalizan y estructruan de tal manera que proporcionen almacenamiento eficazde información.
5. Los almacenes de datos normalmente se optimizan para responder consultas complejas, conocidas como OLAP, de gerentes y analistas, en lugar de consultas hechas de forma simple y repetida.
6. Los almacenes de datos permiten acceso fácil mediante software de minería de datos
(denominado siftware) que busca modelos y puede identificar relaciones no imaginadas
por los...
Una de las razones principales para la normalización es organizar los datos para reducir los datos redundantes. Esto permite al analista reducir la cantidad necesaria de almacenamiento ,muy importante cuando el almacenamiento era caro.
Aprendimos que para usar los datos normalizados teníamos que clasificar y resumir. Cuando acelera la consulta de base de datos (hacer unapregunta y requerir una respuesta rápida).
La desnormalización es el proceso de tomar el modelo de datos lógicos y transformarlo
en un modelo físico, eficaz para las tareas más comunes. Estas tareas pueden incluir
Generación de informes, consultas. Las consultas complejas tales como el proceso analítico en línea (OLAP), así también la minería de datos y los procesos de descubrimiento de datosdel conocimiento (KDD), también pueden usar las bases de datos denormalizadas.
La desnormalización se puede lograr de varias formas diferentes.
Primero, podemos tomar una relación muchos a muchos, tal como el de VENDEDOR y CLIENTE, la cual comparte las entidades asociativas de VENTAS.
Al combinar los atributos de VENDEDOR y VENTAS podemos evitar uno de los procesos
de la unión. Esto podríaproducir una cantidad considerable de duplicidad de datos, pero
hace las consultas sobre los modelos de las ventas más eficaz.
Otra razón para la desnormalización es evitar la referencia repetida para una tabla de
búsqueda. Podría ser más eficaz repetir la misma información —por ejemplo, la ciudad, el estado y el código postal— aun cuando esta información normalmente se puede almacenar sólo comoun código postal. Por lo tanto, en el ejemplo de las ventas, se podrían combinar
CLIENTE y ALMACÉN.
Finalmente, veremos relaciones uno a uno porque es muy probable que se combinen
por razones prácticas. Si entendemos que muchas de las consultas con respecto a los pedidos también se interesan en cómo fue enviado el pedido, tendría sentido para combinar,o denormalizarse.
[pic]Almacenes de datos:
Difieren de las bases de datos tradicionales. El propósito de un almacén de datos es organizar la información para consultas rápidas y eficaces. De hecho, almacenan datos denormalizados, pero van un paso más adelante. Dichos almacenes organizan los datos en torno a los temas. En la mayoría de los casos, un almacén de datos es más que una base de datos procesada de manera que losdatos se representen de formas uniformes. Por consiguiente, los datos almacenados en los almacenes de datos provienen de diferentes fuentes, normalmente de bases de datos que se establecen para diferentes
propósitos.
[pic]
El concepto de almacén de datos es único. Las diferencias entre los almacenes de datos y las bases de datos tradicionales incluyen lo siguiente:1. En un almacén de datos, los datos se organizan en torno a los temas principales en lugar de transacciones individuales.
2. En un almacén de datos los datos normalmente se almacenan como datos resumidos en lugar de detallados, los datos básicos se encuentran en una base de datos de transacciones.
3. En un almacén de datos los datos cubren un periodo más largo que los datos enuna base de datos tradicional orientada a transacciones porque las consultas normalmente involucran toma de decisiones a largo plazo en lugar de los detalles de transacción diarios.
4. La mayoría de los almacenes de datos se organizan para consultas más rápidas, mientras que las bases de datos más tradicionales se normalizan y estructruan de tal manera que proporcionen almacenamiento eficazde información.
5. Los almacenes de datos normalmente se optimizan para responder consultas complejas, conocidas como OLAP, de gerentes y analistas, en lugar de consultas hechas de forma simple y repetida.
6. Los almacenes de datos permiten acceso fácil mediante software de minería de datos
(denominado siftware) que busca modelos y puede identificar relaciones no imaginadas
por los...
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