PARTE I. Modelado Conceptual de datos

• Terminología básica: datos, información, estructuras de datos, almacenamiento de información, tipos de evocación, sistemas de base de datos.

• Objetivos del diseño de estructuras de datos. Niveles de diseño.
• Definición de modelo conceptual de datos. Características de un modelo conceptual. Modelo, esquema y ejemplar. Rol del Modelo de Datos en el ciclo vida de un sistema de información.
• Mecanismos de abstracción en Modelos de datos Conceptuales
  • Clasificación
  • Agregación
  • Generalización
  • Asociación

Volver arriba

Modelo de Entidades y Relaciones Básico (MER) y Extendido (MERE)

• Componentes del Modelo de Entidades y Relaciones.
  • Entidades. Instancias o ejemplares.
  • Atributos. Dominios y valores. Identificadores
  • Relaciones. Grado y cardinalidad de una relación. Relaciones unarias y binarias.
  • Entidades-atributo.
• Componentes del Modelo de Entidades y Relaciones Extendido.
  • Entidades débiles y fuertes: dependencia de identificación y dependencia de existencia.
  • Entidades asociativas.
  • Relaciones ternarias y de mayor.
  • Jerarquías de generalización y especialización.
  • Agregación: Relaciones entidad-relación y relación-relación

Volver arriba

• Definición y  características principales.
• Elementos del modelo Relacional
  • Relaciones. Tuplas. Atributos. Dominios.
  • Esquema y Extensión.
  • Claves y superclaves. Claves candidatas, primarias y extranjeras.
  • Restricciones de integridad inherentes: de claves primarias y extranjeras.

• Concepto y Uso de Dependencias
  • Dependencias Funcionales
    • Dependencia funcional basada en claves, dependencia funcional plena y dependencia funcional transitiva. Grafo de dependencias.
    • Sistema de axiomas de Armstrong.
    • Algoritmos relativos a la normalización: Calculo de la clausura transitiva, del recubrimiento minimal, de la determinación de claves y de la verificación de descomposición sin perdida (Algoritmo de Ullman).
  • Dependencias de Inclusión: Integridad Referencial
    • Inclusión pura y basada en claves.
    • Sistema de axiomas de Casanova.
    • Acciones referenciales: reparación y rechazo.
• Operaciones básicas del álgebra relacional para manipulación de relaciones.
• Diseño utilizando mecanismos de derivación MER à esquema relacional.

Volver arriba

• Teoría de normalización. Motivación: Problemas de actualización y de mantenimiento de integridad que provoca la redundancia.
• Descomposición con y sin pérdida. Aplicación de los algoritmos en la normalización.
• Formas normales basadas en dependencias funcionales. Primera (1FN), segunda (2FN), tercera (3FN) y de Boyce-Codd (FNBC). Algoritmos de descomposición de una relación a su equivalente en proyecciones FNBC.
• Teoría de la normalización y diseño relacional basado en Análisis.
• Introducción a Formas Normales Avanzadas: Dependencias multivalor y 4FN. Dependencias de reunión y 5FN.

Volver arriba

 PARTE II. Almacenamiento Físico de Datos

• Almacenamiento físico de la información. Dispositivos de Almacenamiento secundario.
• Archivos. Registros. Dominio estructurante, clave de búsqueda y clave de la relación. Punteros físicos y lógicos. Operaciones sobre archivos. Organización y manejo de archivos en disco. Ordenamiento  externo.
• Organización de archivos
  • Desordenado.
  • Ordenado.
  • Disperso.
• Otras organizaciones primarias de archivos: archivos en árboles B y archivos de registros mixtos.
• Índices
  • Índices un solo nivel

• Ralos y Densos.
• Primarios.
• De Agrupamiento.
• Secundarios.

• Índices multinivel: estáticos y dinámicos basados en árboles B y B*.
• Índices sobre múltiples claves.
• Índices sobre estructuras de dispersión.

Volver arriba

• Evocación asociativa. Características generales de las técnicas de dispersión y su uso en memoria principal y secundaria.
• Dispersión perfecta:
  • Definición. Métricas.
  • Condiciones que definen un problema apto para ser resuelto con dispersión perfecta y criterios para solucionar el incumplimiento de alguna de ellas.
• Dispersión pura:
  • Conceptos principales: balde, renura, factor de carga, sinónimos, colisión, overflow o rebalse, resolución de colisiones, tipos de clustering.
  • Técnicas cerradas o estáticas
    • Open addressing ó reasignación lineal. Clustering Primario.
    • Reasignación cuadrática. Reasignación pseudoazar. Clustering secundario.
    • Reasignación realeatorizada.
    • Problemas del uso de técnicas cerradas de dispersión en memoria externa.
  • Técnicas abiertas o dinámicas
    • Hashing extensible.
    • Rebalse separado convencional.
    • Rebalse separado con crecimiento lineal.

Volver arriba

• Motivación: uso de árboles como índices multinivel dinámico y en organización primaria. Desventajas de árboles binarios de búsqueda balanceados para memoria externa. Lista de varios niveles como precursor de árboles n-arios.
• Arboles n-arios.
  • Definición general.
  • Árboles B.
  • Derivados de Árboles-B
    • Árboles B+
    • Árboles B*.
  • Operaciones de inserción y supresión estándar y perezosa. Mecanismo de reestructuración.
• Organización ISAM.

Volver arriba

• Evocación por múltiples claves y necesidad de estructuras de acceso específicas para resolverlas.
• Estructuras de datos de acceso multiclave

  • Hashing particionado.

  • Grid-Files

  • Archivos enhebrados y ortogonales. Multilistas.

  • Archivos invertidos.

  • Bitmaps.

Volver arriba

 PARTE III. Bases de DatosAlmacenamiento Físico de Datos

• Características de los Sistemas de Archivos Convencionales como soporte de un Sistema de Información. Evolución de los sistemas de información basados en archivos convencionales a los sistemas de bases de datos. Ventaja del uso de base de datos.
• Características del enfoque de Base de Datos

  • Autodescripción.

  • Independencia de los datos.
  • Soporte de múltiples vistas.
  • Arquitectura de 3 niveles
  • Ciclo de vida.

Volver arriba