Investigacion

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Tabla de contenido

1. Introducción 3

2. Materiales y métodos utilizados 6

3. Resultados 9

4. Discusión 10

5. Conclusiones 14

6. Reconocimiento 15

7. Referencias bibliográficas 16

Introducción

Las bases de datos son una colección de información de cualquier tipo perteneciente a un mismo contexto y almacenado sistemáticamente para su posterior uso.

Eneste sentido un tarjetero de recetas, un catálogo de fichas bibliográficas, un archivo de inventario en el archivero de una oficina, los registros de calificaciones escolares de un estudiante, etc. Casi toda colección de información puede convertirse en una base de datos.
Cuando la gente habla de Bases de Datos, regularmente se refieren a Bases de datos electrónicas mas estructuradas talescomo Relacionales, Objetos, OLAP o espaciales.
Este tipo de Bases de datos tienen sus orígenes en el año de 1970 cuando E.F Codd de IBM introdujo la idea de un modelo relacional de Bases de datos en un documento titulado “A Relational Model of data for Large Shared Banks”, antes de eso la mayoría de bases de datos estaban basadas en un modelo de red o una simple estructura de archivo plano[Anzaldo Juan, 2005].
Una base de datos computarizada es una colección de información almacenada de forma organizada en un computador y ofrecen varias ventajas sobre sus contrapartes de papel y lápiz [Briceño Carlos, 2009]. Facilitan:

 - El almacenamiento de grandes cantidades de información.
 - La recuperación rápida y flexible de información.
 - La organización y reorganización de lainformación.
 - La impresión y distribución de información en varias formas.

La necesidad de procesar conjuntos de datos para obtener información ha estado presente en toda la historia de la humanidad. En 1963 nació el concepto de base de datos, y en los setentas el modelo relacional para organizarlas [Cod70]. Este esquema continúa utilizándose en las bases de datos tradicionales, dondees posible estructurar los datos en tuplas y después hacer búsquedas por igualdad de campos en las tuplas. El modelo relacional ha resultado inmensamente exitoso por su capacidad de modelar correctamente la realidad en muchas aplicaciones de procesamiento de datos durante décadas.

Sin embargo, con la mayor cantidad y variedad de información disponible digitalmente de las últimas décadas,han comenzado a aparecer aplicaciones que no se adaptan fácilmente al modelo relacional, pues necesitan manipular datos llamados “no estructurados”. Entre los nuevos tipos de datos podemos mencionar huellas digitales, secuencias de audio, música, secuencias biológicas, etc. A las bases de datos capaces de almacenar este tipo de información las llamaremos “no tradicionales”.

En las bases dedatos no tradicionales las búsquedas por igualdad ya no son posibles o simplemente no tienen sentido porque difícilmente los objetos calzarán exactamente, por lo tanto la alternativa es la búsqueda por similaridad o proximidad. Este tipo de búsquedas consiste en recuperar de una base de datos los objetos más semejantes o relevantes a uno de consulta dado.

Cuando se trata de miles omillones de objetos y/o la comparación entre ellos es costosa (en tiempo y/o recursos), hacer una búsqueda secuencial resulta impensable, una alternativa ante esto son los índices, que permiten localizar rápidamente los elementos relevantes.

Un claro ejemplo de la utilidad de un índice es un diccionario físico, donde se tienen miles de palabras que sería muy lento de encontrar si estuvierandesordenadas, en lugar de estar ordenadas alfabéticamente. Lo mismo ocurre en las bases de datos en general, aunque construir un índice no sea tan simple como ordenar lexicográficamente.

Una parte importante de las bases de datos no tradicionales son las que almacenan objetos multimediales como audio, video e imágenes. Las propuestas existentes para tratar este tipo de información están, en...
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