PDF superior Consultas en nuevos modelos de bases de datos

Consultas en nuevos modelos de bases de datos

Consultas en nuevos modelos de bases de datos

Las Bases de Datos Temporales manejan internamente una o m´as dimensiones tempo- rales, permitiendo asociar tiempos a los datos almacenados. Existen tres clases de bases de datos temporales seg´un el modo en que mane- jan el tiempo: (a) de tiempo transaccional (transaction time), donde el tiempo se regis- tra de acuerdo al orden en que se procesan las transacciones; (b) de tiempo v´alido (valid time), que almacenan el momento en que el hecho ocurri´o en la realidad, que puede no coincidir con el momento de su registro; y (c) bitemporales, que integran la dimensi´on transaccional y la dimensi´on vigente a trav´es del versionado de los estados. En las consul- tas se requiere conocer el comportamiento de alg´un objeto en alg´un instante dado o durante un intervalo de tiempo determinado. Por ejem- plo una consulta temporal podr´ıa ser recuper- ar la evoluci´on del sueldo de un empleado en un intervalo de tiempo dado, o encontrar to- dos los empleados que ten´ıan cierta categor´ıa en una fecha dada.
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ANÁLISIS DE CONSULTAS PREDICTIVAS EN BASES DE DATOS DE SERIES DE TIEMPO

ANÁLISIS DE CONSULTAS PREDICTIVAS EN BASES DE DATOS DE SERIES DE TIEMPO

de rendimiento. El objetivo del primer tipo de m´etricas consiste en determinar qu´e motor de base de datos presenta una predicci´on m´as cercana al comportamiento ocurrido en la pr´actica. Para ello, en el estado del arte se identificaron diferentes m´etricas de error, dentro de las cuales se decidi´o por utilizar tanto el MAPE como el MASE, puesto que son los errores que presentan un valor significativo en una comparaci´on con set de datos que difieren en su granularidad de almacenamiento de sus registros. Por otro lado, el MAE y el RMSE pierden validez en la comparaci´on de set de datos con diferentes intervalos de separaci´on de tiempo de sus registros, por lo que estas dos ´ultimas m´etricas no son consideradas en el estudio. Por otra parte, para las m´etricas de rendimiento se utilizan m´etricas de velocidad, como el tiempo de ejecuci´on de las consultas, puesto que el tiempo es un factor importante en el costo de una consulta. Adem´as, se emplean m´etricas de aprovechamiento de la m´aquina, como porcentaje de uso de la CPU y uso de memoria, dado que son estas la que determinan si existe alg´un requerimiento minimo en hardware para utilizar los motores de bases de datos de series de tiempo.
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Consultas sobre bases de datos no convencionales

Consultas sobre bases de datos no convencionales

En nuestra investigaci´on se ha introducido la de fi - nici´on de una restricci´on de SO que consiste en res- tringir las relaciones que pueden tomar los cuanti fi - cadores de SO, considerando a la l´ogica como uno de los lenguajes de consulta a base de datos. El tipo de relaciones a los que estos cuanti fi cadores pueden referirse son relaciones cerradas bajo FO type. Es- ta l´ogica (SOF) es un intento de lograr una l´ogica de mayor poder expresivo que la l´ogica de fi nida por Dawar(SO ω ) en la que los cuanti fi cadores s´olo pue- den tomar relaciones cerradas bajo FO-k tipos. Se demostr´o que nuestra l´ogica incluye estrictamente la l´ogica de fi nida por Dawar [4]. Tambi´en se ha podido de fi nir una nueva clase de complejidad descriptiva (NP F ) y se la ha caracterizado mediante una mo- di fi caci´on de las m´aquinas relacionales. Esta nueva clase de complejidad caracteriza el fragmento exis- tencial de nuestra l´ogica.
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Indexación y consultas para bases de datos no convencionales

Indexación y consultas para bases de datos no convencionales

Particularmente nos centraremos en las estructu- ras de datos capaces de manipular los siguientes ti- pos de datos: secuencias, textos, ´arboles, grafos, y espacios m´etricos, entre otros, sobre los cuales ca- rece de sentido realizar b´usquedas exactas. Por lo tanto, se hace necesario un modelo m´as general tal como el de espacios m´etricos donde las b´usquedas por similitud, m´as naturales sobre estos tipos de da- tos, son posibles. Adem´as de dise˜nar estructuras de datos est´aticas, planeamos investigar otros aspectos tales como la construcci´on e fi ciente (en espacio o en t´erminos de la I/O u otras medidas de e fi ciencia), el dinamismo (es decir actualizaciones e fi cientes), operaciones de b´usqueda complejas (m´as all´a de las b´asicas soportadas por las estructuras de datos cl´asi- cas), tratar de obtener una mayor expresividad en los lenguajes que permitan expresarlas y caracterizar la clase de consultas computables.
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Consultas a bases de datos basadas en estructuras de representación del conocimiento

Consultas a bases de datos basadas en estructuras de representación del conocimiento

El hombre continuamente obtiene información de los datos recopilados a partir de la observación de objetos, fenómenos o entes que lo rodean. Las organizaciones utilizan esta información para apoyar la toma de decisiones. Frecuentemente se llega a una conclusión a partir de análisis matemáticos de los datos contenidos en una base de datos y de un razonamiento lógico por parte del tomador de decisiones. Proporcionando así, resultados al aplicar su experiencia sobre alguna situación en particular, que puede ser representada en una base de conocimiento. Sin embargo, dentro de las aplicaciones computacionales existentes, comúnmente los datos y la experiencia son utilizados por separado.
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Consultas a bases de datos expresadas con extensiones de FO

Consultas a bases de datos expresadas con extensiones de FO

Dado que el poder expresivo de una Lógica de Primer Orden (FO) está restringido a una subclase de la clase de Queries Computables (CQ), estamos utilizando una lógica exten[r]

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40 bases de datos consultas

40 bases de datos consultas

No se quiere visualizar todos los servicios, sino solamente aquellos cuyo coste haya sido mayor de 200 euros, por tanto tendremos que indicar dicho criterio de selección en la consulta[r]

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Programación en SQL con PostgreSQL

Programación en SQL con PostgreSQL

El lenguaje estructurado de consultas (SQL) es un lenguaje de base de datos normalizado, utilizado por la gran mayoría de los servidores de bases de datos que manejan bases de datos relacionales u objeto-relacionales. Es un lenguaje declarativo en el que las órdenes especifican cual debe ser el resultado y no la manera de conseguirlo (como ocurre en los lenguajes procedimentales). Al ser declarativo es muy sistemático, sencillo y con una curva de aprendizaje muy agradable ya que sus palabras clave permiten escribir las ordenes como si fueran frases en las que se especifica (en inglés) que es lo que queremos obtener. Por ejemplo:
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Operaciones en base de datos métricas y modelo CPU-GPU

Operaciones en base de datos métricas y modelo CPU-GPU

Join por rango Es una variante del join por simi- litud. Dadas dos bases de datos A, B ⊂ X y una distancia l´ımite r > 0, se deben encontrar todos los pares de objetos a una distancia no mayor que r. Este join b´asicamente resuelve varias con- sultas por rango, donde las consultas provienen de un conjunto y los objetos relevantes para ca- da consulta provienen del otro conjunto. Por lo tanto, calcular el join por rango consiste en in- dexar un conjunto y luego solucionar consultas por rango para cada elemento del otro conjunto. Siguiendo este enfoque tambi´en se puede indexar ambos conjuntos para acelerar todo el proceso. En [17, 18], en cambio se ha propuesto indexar el join de ambos conjuntos, presentando una nueva propuesta para ´ındice m´etrico que han denomi- nado list of twin clusters (LTC). LTC ha sido uti- lizada como un ´ındice para solucionar joins por similitud y tambi´en como un ´ındice para solucio- nar otras primitivas b´ asicas como k-closest pair join. Los experimentos realizados para la evalua- ci´on de LTC para verificar los join por similitud y sus variantes han mejorado sobres las alterna- tivas b´asica de tiempo cuadr´ atico y que LTC es competitiva respecto de LC cl´asicas (list of clus- ters ) [3, 14] para resolver consultas por rango. Adem´as se demostr´ o que esta t´ecnica tiene gran potencial para mejoras.
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1 Orígenes y evolución 2 Características generales de SQL 2.1 Tipos de Datos 2.2 Optimización 3 Lenguaje de definición de datos (DDL) 3.1 CREATE | CREAR 3.2 ALTER | MODIFICAR 3.3 DROP | ELIMINAR 3.4 TRUNCATE | BORRAR TABLA 4 Lenguaje de manipulación de da

1 Orígenes y evolución 2 Características generales de SQL 2.1 Tipos de Datos 2.2 Optimización 3 Lenguaje de definición de datos (DDL) 3.1 CREATE | CREAR 3.2 ALTER | MODIFICAR 3.3 DROP | ELIMINAR 3.4 TRUNCATE | BORRAR TABLA 4 Lenguaje de manipulación de da

SQL (por sus siglas en inglés Structured Query Language; en español  lenguaje  de  consulta  estructurada)  es  un  lenguaje declarativo  de  acceso  a  bases  de  datos  relacionales  que permite  especificar  diversos  tipos  de  operaciones  en  ellas. Una  de  sus  características  es  el  manejo  del  álgebra  y  el cálculo relacional que permiten efectuar consultas con el fin de  recuperar,  de  forma  sencilla,  información  de  bases  de datos, así como hacer cambios en ellas.

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EJERCICIO SOBRE EMPRESA DE FABRICACIÓN DE COCHES

EJERCICIO SOBRE EMPRESA DE FABRICACIÓN DE COCHES

Cada sucursal puede pedir productos a otras, por vía urgente o normal, si la cantidad que tiene en el almacén baja del mínimo fijado (rotura de stock). Todos los pedidos, urgentes y normales, se guardan en la base de datos, con los datos del emisor, piezas pedidas, cantidades, fechas del pedido y de envío. Cada pedido se identifica por un número dentro de cada sucursal o concesionario que lo realiza y podrá incluir diversos productos. Los responsables de almacén de la sucursal ponen la fecha en la que se servirán (debe comprobarse si hay stock y restar de este la cantidad pedida). Suponemos que los pedidos se sirven completos en una fecha.
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EN CASO DE ERROR

EN CASO DE ERROR

actualización en cascada no está implementada, así que la modificación del nombre de la zona no afecta para nada a la tabla departamento. - 55[r]

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Bases de Datos ORACLE y su ORACLE y su SQL+

Bases de Datos ORACLE y su ORACLE y su SQL+

TO DATE (fecha, ‘formato’): Convierte datos de tipo carácter con el formato indicado, en datos de tipo fecha. fecha..[r]

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Concepto y Objetivos de las Bases de Datos

Concepto y Objetivos de las Bases de Datos

“ Colección o depósito de datos integrados , con redundancia controlada y con una estructura que refleje las interrelaciones y restricciones existentes en el mundo real; los datos, que han de ser compartidos por diferentes usuarios y aplicaciones, deben

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El Sistema de Gestión de Bases de Datos

El Sistema de Gestión de Bases de Datos

‰ El nivel conceptual lo compone un esquema conceptual que constituye una descripción global de los datos, a partir de la cual se elaboran los esquemas externos. dirigidos a las diferen[r]

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VI 1 Historia del Grupo de Trabajo Codasyl

VI 1 Historia del Grupo de Trabajo Codasyl

ˆ La clave de base de datos contiene la dirección física de cada ocurrencia de un tipo de registroM. Es necesario indicar el modo de ubicación, que puede ser:B[r]

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EJERCICIO SOBRE EMPRESA DE MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN

EJERCICIO SOBRE EMPRESA DE MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN

En relación con los proveedores se dispone de un conjunto variable de ellos, a los cuales se debe incluir en el sistema ya que de ellos se comenzará a recibir con relativa frecuencia la información sobre los productos que ofrecen y los precios actuales de esos productos, precios que se considerarán correctos hasta que llegue nueva información con nuevos precios. Es evidente que un mismo material se puede conseguir de distintos proveedores por lo que el sistema debe ser capaz de determinar a quién hay que pedir cada material en función de los datos de que se disponga. Es importante a la hora de hacer un pedido guardar el precio actual del material solicitado para contrastarlo cuando llegue el albarán. La información relativa a los proveedores es su NIF, Nombre, Dirección y teléfono. En cuanto al pedido interesa conocer el código de identificación del mismo, los materiales solicitados y la cantidad de cada uno.
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PROGRAMA ACADÉMICO DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Actividad Manual de Operación de Mysql Workbench Como requerimiento parcial para Acreditar la asignatura de Base de datos para aplicaciones Que presentan:

PROGRAMA ACADÉMICO DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Actividad Manual de Operación de Mysql Workbench Como requerimiento parcial para Acreditar la asignatura de Base de datos para aplicaciones Que presentan:

incremental (AI), obviamente este último es sólo para datos de tipo numérico, de igual forma se puede especificar un valor por default para la columna. En la parte derecha, inmediatamente se puede indicar si la columna seleccionada hace parte de la llave primaria (PRIMARY KEY), si es UNSIGNED o ZEROFILL para las variables numéricas y si la variable es de tipo carácter, se puede especificar si es BINARY.

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Manual del SQL, 2a edicion

Manual del SQL, 2a edicion

2) En 1982, ANSI (American National Standards Institute) encargó a uno de sus co- mités (X3H2) la definición de un lenguaje de bases de datos relacionales. Este co- mité, después de evaluar diferentes lenguajes, y ante la aceptación comercial del SQL, eligió un lenguaje estándar que estaba basado en éste prácticamente en su totalidad. El SQL se convirtió oficialmente en el lenguaje estándar de ANSI en el año 1986, y de ISO (International Standards Organization) en 1987. También ha sido adoptado como lenguaje estándar por FIPS (Federal Information Processing Standard), Unix X/Open y SAA (Systems Application Architecture) de IBM.
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Pasaje al Modelo Relacional desde el MER pdf

Pasaje al Modelo Relacional desde el MER pdf

– Se agregan atributos que representan la clave primaria de la tabla que modela la entidad o relación a la cual pertenece el multivaluado. ¿Cómo se determina la clave primaria[r]

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