HISTORIA DE LAS BASES DE DATOS

Historia de los sistemas de bases de datos

El uso de sistemas de bases de datos automatizadas, se desarrollo a partir de la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos, para su posterior consulta, producidas por las nuevas industrias que creaban gran cantidad de información.

Herman Hollerit (1860-1929) fue denominado el primer ingeniero estadístico de la historia, ya que invento una computadora llamada “Máquina Automática Perforadora de Tarjetas". Para hacer el censo de Estados Unidos en 1880 se tardaron 7 años para obtener resultados, pero Herman Hollerit en 1884 creó la máquina perforadora, con la cual, en el censo de 1890 dio resultados en 2 años y medio, donde se podía obtener datos importantes como número de nacimientos, población infantil y número de familias. La máquina uso sistemas mecánicos para procesar la información de las tarjetas y para tabular los resultados.

Máquina perforadora            Herman Hollerit (1860-1929)             Tarjetas perforadoras

A diferencia con la máquina de Babbage, que utilizaba unas tarjetas similares, estas se centraban en dar instrucciones a la máquina. En el invento de Herman Hollerit, cada perforación en las tarjetas representaba un número y cada dos perforaciones una letra, cada tarjeta tenia capacidad para 80 variables. La máquina estaba compuesta por una perforadora automática y una lectora, la cual por medio de un sistema eléctrico leía los orificios de las tarjetas, esta tenía unas agujas que buscaban los orificios y al tocar el plano inferior de mercurio enviaba por medio del contacto eléctrico los datos a la unidad.

Este invento disparo el desarrollo de la tecnología, la industria de los computadores, abriendo así nuevas perspectivas y posibilidades hacia el futuro. 

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  Década de 1950

En este lapso de tiempo se da origen a las cintas magnéticas, las cuales sirvieron para suplir las necesidades de información de las nuevas industrias. Por medio de este mecanismo se empezó a automatizar la información de las nóminas, como por ejemplo el aumento de salario. Consistía en leer una cinta o más y pasar los datos a otra, y también se podían pasar desde las tarjetas perforadas. Simulando un sistema de Backup, que consiste en hacer una copia de seguridad o copia de respaldo, para guardar en un medio extraíble la información importante. La nueva cinta a la que se transfiere la información pasa a ser una cinta maestra. Estas cintas solo se podían leer secuencial y ordenadamente. 

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  Década de 1960

El uso de los discos en ese momento fue un adelanto muy efectivo, ya que por medio de este soporte se podía consultar la información directamente, esto ayudo a ahorrar tiempo. No era necesario saber exactamente donde estaban los datos en los discos, ya que en milisegundos era recuperable la información. A diferencia de las cintas magnéticas, ya no era necesaria la secuencialidad, y este tipo de soporte empieza a ser ambiguo.

Los discos dieron inicio a las Bases de Datos, de red y jerárquicas, pues los programadores con su habilidad de manipulación de estructuras junto con las ventajas de los discos era posible guardar estructuras de datos como listas y árboles.

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  Década de 1970

Edgar Frank Codd (23 de agosto de 1923 – 18 de abril de 2003), en un artículo "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos" ("A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks") en 1970, definió el modelo relacional y publicó una serie de reglas para la evaluación de administradores de sistemas de datos relacionales y así nacieron las bases de datos relacionales.

A partir de los aportes de Codd el multimillonario Larry Ellison desarrollo la base de datos Oracle, el cual es un sistema de administración de base de datos, que se destaca por sus transacciones, estabilidad, escalabilidad y multiplataforma.

Inicialmente no se uso el modelo relacional debido a que tenía inconvenientes por el rendimiento, ya que no podían ser competitivas con las bases de datos jerárquicas y de red. Ésta tendencia cambio por un proyecto de IBM el cual desarrolló técnicas para la construcción de un sistema de bases de datos relacionales eficientes, llamado System R.

   

Edgar Frank Codd                             IBM Corporation                                       Larry Ellison

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  Década de 1980

Las bases de datos relacionales con su sistema de tablas, filas y columnas, pudieron competir con las bases de datos jerárquicas y de red, ya que su nivel de programación era bajo y su uso muy sencillo.

En esta década el modelo relacional ha conseguido posicionarse del mercado de las bases de datos. Y también en este tiempo se iniciaron grandes investigaciones paralelas y distribuidas, como las bases de datos orientadas a objetos.

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  Principios década de los 90

Para la toma de decisiones se crea el lenguaje SQL, que es un lenguaje programado para consultas. El programa de alto nivel SQL es un lenguaje de consulta estructurado que analiza grandes cantidades de información el cual permite especificar diversos tipos de operaciones frente a la misma información, a diferencia de las bases de datos de los 80 que eran diseñadas para las aplicaciones de procesamiento de transacciones. Los grandes distribuidores de bases de datos incursionaron con la venta de bases de datos orientada a objetos.

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  Finales de la década de los 90

El boom de esta década fue la aparición de la WWW “World Wide Web" ya que por éste medio se facilitaba la consulta de las bases de datos. Actualmente tienen una amplia capacidad de almacenamiento de información, también una de las ventajas es el servicio de siete días a la semana las veinticuatro horas del día, sin interrupciones a menos que haya planificaciones de mantenimiento de las plataformas o el software.

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  Siglo XXI

En la actualidad existe gran cantidad de alternativas en línea que permiten hacer búsquedas orientadas a necesidades especificas de los usuarios, una de las tendencias más amplias son las bases de datos que cumplan con el protocolo Open Archives Initiative – Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH) los cuales permiten el almacenamiento de gran cantidad de artículos que permiten una mayor visibilidad y acceso en el ámbito científico y general.

Herman Hollerit (1860-1929) Denominado el primer ingeniero estadístico de la historia.

Edgar Frank Codd (23 de agosto de 1923 – 18 de abril de 2003), definió el modelo relacional y publicó una serie de reglas para la evaluación de administradores de sistemas de datos relacionales y así nacieron las bases de datos relacionales.

TIPOS DE BASE DE DATOS

Las bases de datos pueden clasificarse de varias maneras, de acuerdo al contexto que se este manejando, o la utilidad de la misma:

      1. Según la variabilidad de los datos almacenados

1.1 Bases de datos estáticas

Éstas son bases de datos de sólo lectura, utilizadas primordialmente para almacenar datos históricos que posteriormente se pueden utilizar para estudiar el comportamiento de un conjunto de datos a través del tiempo, realizar proyecciones y tomar decisiones.

1.2 Bases de datos dinámicas

Éstas son bases de datos donde la información almacenada se modifica con el tiempo, permitiendo operaciones como actualización, borrado y adición de datos, además de las operaciones fundamentales de consulta. Un ejemplo de esto puede ser la base de datos utilizada en un sistema de información de una tienda de abarrotes, una farmacia, un videoclub.

      2. Según el contenido

2.1 Bases de datos bibliográficas

Solo contienen un surrogante (representante) de la fuente primaria, que permite localizarla. Un registro típico de una base de datos bibliográfica contiene información sobre el autor, fecha de publicación, editorial, título, edición, de una determinada publicación, etc. Puede contener un resumen o extracto de la publicación original, pero nunca el texto completo, porque si no, estaríamos en presencia de una base de datos a texto completo (o de fuentes primarias —ver más abajo). Como su nombre lo indica, el contenido son cifras o números. Por ejemplo, una colección de resultados de análisis de laboratorio, entre otras.

2.2 Bases de datos de texto completo

Almacenan las fuentes primarias, como por ejemplo, todo el contenido de todas las ediciones de una colección de revistas científicas.

2.3 Directorios

Un ejemplo son las guías telefónicas en formato electrónico.

2.4 Bases de datos o "bibliotecas" de información química o biológica

Son bases de datos que almacenan diferentes tipos de información proveniente de la química, las ciencias de la vida o médicas. Se pueden considerar en varios subtipos:

• Las que almacenan secuencias de nucleótidos o proteínas.
• Las bases de datos de rutas metabólicas.
• Bases de datos de estructura, comprende los registros de datos experimentales sobre estructuras 3D de biomoléculas-
• Bases de datos clínicas.
• Bases de datos bibliográficas (biológicas, químicas, médicas y de otros campos): PubChem, Medline, EBSCOhost

MODELO DE BASE DE DATOS

Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos.

Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:

• Bases de datos jerárquicas

Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.

Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento. Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.

• Base de datos de red

Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).

Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.

• Bases de datos transaccionales

Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a grandes velocidades, estas bases son muy poco comunes y están dirigidas por lo general al entorno de análisis de calidad, datos de producción e industrial, es importante entender que su fin único es recolectar y recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto la redundancia y duplicación de información no es un problema como con las demás bases de datos, por lo general para poderlas aprovechar al máximo permiten algún tipo de conectividad a bases de datos relacionales.

• Bases de datos relacionales

Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.

Durante los años 80 la aparición de dBASE produjo una revolución en los lenguajes de programación y sistemas de administración de datos. Aunque nunca debe olvidarse que dBase no utilizaba SQL como lenguaje base para su gestión.

• Bases de datos multidimensionales

Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas, como creación de Cubos OLAP. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales (una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien representan dimensiones de la tabla, o bien representan métricas que se desean estudiar.

• Bases de datos orientadas a objetos

Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos, trata de almacenar en la base de datos los objetos completos (estado y comportamiento).

Una base de datos orientada a objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos importantes del paradigma de objetos:

• Encapsulación - Propiedad que permite ocultar la información al resto de los objetos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.
• Herencia - Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento dentro de una jerarquía de clases.
• Polimorfismo - Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada a distintos tipos de objetos.

En bases de datos orientadas a objetos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación (llamada función) se especifica en dos partes. La interfaz (o signatura) de una operación incluye el nombre de la operación y los tipos de datos de sus argumentos (o parámetros). La implementación (o método) de la operación se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz. Los programas de aplicación de los usuarios pueden operar sobre los datos invocando a dichas operaciones a través de sus nombres y argumentos, sea cual sea la forma en la que se han implementado. Esto podría denominarse independencia entre programas y operaciones.

SQL: 2003, es el estándar de SQL92 ampliado, soporta los conceptos orientados a objetos y mantiene la compatibilidad con SQL92.

• Bases de datos documentales

Permiten la indexación a texto completo, y en líneas generales realizar búsquedas más potentes. Tesaurus es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.

• Bases de datos deductivas

Un sistema de base de datos deductiva, es un sistema de base de datos pero con la diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se basa principalmente en reglas y hechos que son almacenados en la base de datos. Las bases de datos deductivas son también llamadas bases de datos lógicas, a raíz de que se basa en lógica matemática.

• Gestión de bases de datos distribuida

La base de datos está almacenada en varias computadoras conectadas en red. Surgen debido a la existencia física de organismos descentralizados. Esto les da la capacidad de unir las bases de datos de cada localidad y acceder así a distintas universidades, sucursales de tiendas, etcétera.

MENEJO DE UN SISTEMA DE BASE DE DATOS

(Data Base Management System). Son las siglas en inglés para los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD). Bajo este nombre se conoce a productos de fabricantes como Oracle, Sybase, Informix, Ingres, Borland, Microsoft, IBM, etc.

Sistema de administración de bases de datos:
 Es un software que controla la organización, almacenamiento, recuperación, seguridad e integridad de los datos en una base de datos. Acepta solicitudes de la aplicación y ordena al sistema operativo transferir los datos apropiados.

Los DBMS pueden trabajar con lenguajes de programación tradicionales (COBOL, C, etc.) o pueden incluir su propio lenguaje de programación. Por ejemplo, dASE y Paradox son programas de base de datos con un DBMS, un lenguaje completo de programación y un lenguaje de cuarta generación, haciendo de ellos sistemas completos de desarrollo de aplicaciones.

 Los comandos de los lenguajes de cuarta generación permiten a los usuarios crear en forma interactiva archivos de bases de datos, editarlos, formular preguntas e imprimir informes sin necesidad de programación. Miles de aplicaciones han sido desarrolladas en ambientes como éstos.

COMPONENTES DE LAS BASES DE DATOS

La estructura fundamental de una Base de Datos es una "tabla'', la cual organiza la información en filas y columnas relacionándose entre sí para que su acceso sea más fácil.



Las filas dentro de una tabla son conocidas como ``registros'', los cuales son unidades de almacenamiento dentro de una tabla. Las columnas son llamadas ``campos'', que es cualquier elemento indivisible contenido en un registro.



Existe la posibilidad de que la información de los registros se repita, por lo que es necesario asignar o adicionar una clave conocida como campo clave, dicha clave identificará a cada registro como único.



Para ilustrar de alguna forma cómo se representa una tabla incluyendo el campo clave se puede ver en la figura 4.1:

Figura 4.1: Componentes de una tabla

TIPOS DE USUARIOS

Podemos definir a los usuarios como toda persona que tenga todo tipo de contacto con el sistema de base de datos desde que este se diseña, elabora, termina y se usa.

• Los usuarios pueden clasificarse como:

Programadores de aplicaciones:

Los profesionales en computación que interactúan con el sistema por medio de llamadas en DML (Lenguaje de Manipulación de Datos), las cuales están incorporadas en un programa escrito en un lenguaje de programación (Por ejemplo, COBOL, PL/I, Pascal, C, etc.)

Usuarios sofisticados:

Los usuarios sofisticados interactúan con el sistema sin escribir programas. En cambio escriben sus preguntas en un lenguaje de consultas de base de datos.

Usuarios especializados:

Algunos usuarios sofisticados escriben aplicaciones de base de datos especializadas que no encajan en el marco tradicional de procesamiento de datos.

Usuarios ingenuos:

Los usuarios no sofisticados interactúan con el sistema invocando a uno de los programas de aplicación permanentes que se han escrito anteriormente en el sistema de base de datos, podemos mencionar al usuario ingenuo como el usuario final que utiliza el sistema de base de datos sin saber nada del diseño interno del mismo por ejemplo: un cajero.

ARQUITECTURA BASE DE DATOS

Hay tres características importantes inherentes a los sistemas de bases de datos: la separación entre los programas de aplicación y los datos, el manejo de múltiples vistas por parte de los usuarios y el uso de un catálogo para almacenar el esquema de la base de datos. En 1975, el comité ANSI-SPARC (American National Standard Institute - Standards Planning and Requirements Committee) propuso una arquitectura de tres niveles para los sistemas de bases de datos, que resulta muy útil a la hora de conseguir estas tres características.


ARQUITECTURA ANSI

La arquitectura de sistemas de bases de datos de tres esquemas fue aprobado por la ANSI-SPARC (American National Standard Institute - Standards Planning and Requirements Committee) en 1975 como ayuda para conseguir la separación entre los programas de aplicación y los datos, el manejo de múltiples vistas por parte de los usuarios y el uso de un catálogo para almacenar el esquema de la base de datos.

• Nivel interno: Tiene un esquema interno que describe la estructura física de almacenamiento de base de datos. Emplea un modelo físico de datos y los únicos datos que existen están realmente en este nivel.

• Nivel conceptual: tiene esquema conceptual. Describe la estructura de toda la base de datos para una comunidad de usuarios. Oculta los detalles físicos de almacenamiento y trabaja con elementos lógicos como entidades, atributos y relaciones.

• Nivel externo o de vistas: tiene varios esquemas externos o vistas de usuario. Cada esquema describe la visión que tiene de la base de datos a un grupo de usuarios, ocultando el resto.

El objetivo de la arquitectura de tres niveles es el de separar los programas de aplicación de la base de datos física


REDUNDANCIA

Esta se presenta cuando se repiten innecesariamente datos en los archivos que conforman la base de datos. Esta redundancia aumenta los costes de almacenamiento y acceso y además puede llevar a inconsistencia de los datos.

Si un cliente ha realizado más de un pedido todos los datos de este cliente estarán repetidos tantas veces como pedidos haya, lo mismo sucede para los artículos esto es opuesto al principal objetivo de una base de datos que consiste en evitar la repetición de los mismos.

Redundancia e inconsistencia de datos:  Puesto que los archivos que mantienen almacenada la información son creados por diferentes tipos de programas de aplicación existe la posibilidad de que si no se controla detalladamente el almacenamiento, se pueda originar un duplicado de información, es decir que la misma información sea más de una vez en un dispositivo de almacenamiento. Esto aumenta los costos de almacenamiento y acceso a los taos, además de que puede originar la inconsistencia de los datos-es decir diversas copias de un mismo dato no concuerdan entre sí-, por ejemplo: que se actualiza la dirección de un cliente en un archivo y que en otros archivos permanezca la anterior.


INTEGRIDAD

El objetivo en cuanto a la integridad es proteger la base de datos contra operaciones que introduzcan inconsistencias en los datos, por eso hablamos de integridad en el sentido de corrección, validez o precisión de los datos de la base. El subsistema de integridad de un SGBD debe, por tanto, detectar y corregir, en la medida de lo posible, las operaciones incorrectas. Existen dos tipos de operaciones que pueden atentar contra la integridad de los datos que son las operaciones semánticamente inconsistentes y las interferencias debidas a accesos concurrentes.

Seguridad e integridad de los datos

Se trata de garantizar la coherencia de los datos, comprobando que sólo los usuarios autorizados puedan efectuar las operaciones correctas sobre la base de datos. Esto se consigue mediante:

• Un control sobre los usuarios que acceden a la base de datos y los tipos de operaciones que están autorizados a realizar. Este control se llama gestión de autorizaciones, y permite crear o borra usuarios y conceder o retirar derechosa efectuar determinados tipos de operaciones (por ejemplo: crear objetos, borrar objetos, modificar datos, etc.

• La validación de las operaciones realizadas con los datos. Este control se hace mediante un conjunto de reglas llamadas restricciones de integridad. Existen varios tipos de restricciones de integridad, como por ejemplo, las restricciones de integridad referencial, que imponen que las modificaciones realizadas sobre algunos datos, obliguen a realizar modificaciones de otros datos con los que están enlazados (por ejemplo, si se modifica el código de un artículo, se debería modificar ese código en todos los pedidos que soliciten el artículo.

• Una protección de los datos contra los accesos malintencionados y los fallos. Los accesos malintencionados se suelen evitar con la asignación de palabras de paso (password) a los usuarios, la definición de vistas, protección física de los datos (encriptado de los datos). Con respecto a los fallos causados por manipulaciones incorrectas, o accidentes lógicos o físicos, los S.G.B.D. suelen disponer de utilidades de recuperación de los datos después de un fallo.

La correcta utilización de todas estas operaciones de seguridad e integridad constituye una tarea esencial del Administrador de la base de datos (gestión de usuarios y sus derechos, gestión de vistas y recuperación después de un fallo).

RECUPERACION BASE DE DATOS

La recuperación de datos:  Es el proceso mediante el cual se trata de recuperar el contenido de un dispositivo de almacenamiento de datos  informático que se encuentra dañado, estropeado o inaccesible de forma normal.


Existen muchos elementos susceptibles de pérdida de información, como son:

• Discos Duros (DD, HD, o mejor aún unidad de disco duro)

• Diskettes (o Disquetes, los más comunes de 3 1/2", 5 1/3", 3", de una y dos caras, y otros)

• Cinta magnética (Cinta de Audio Digital del inglés Digital Audio Tape o DAT),

• Disco compacto (conocido popularmente como CD, por las siglas en inglés de Compact Disc)

• Disco Versátil Digital, del inglés Digital Versatile Disc (mal llamado Disco Video Digital o «Digital Video Disc», ya que no es de uso exclusivo para video)

• Memoria flash (es una forma desarrollada de la memoria EEPROM, Memory stick, SD card, SD card, Picture Card, y un largo etc.)

• Sistemas RAID (originalmente del inglés Redundant Array of Inexpensive Disks, «conjunto redundante de discos baratos», en la actualidad también de Redundant Array of Independent Disks, «conjunto redundante de discos independientes»), sistemas Virtuales, etc.



La recuperación de datos se divide en dos tipos:

• Recuperación de datos causada por daños lógicos.

• Recuperación de datos causada por daños físicos.



• Recuperación de datos causada por daños lógicos:

Éste es el caso más sencillo de recuperación de datos, donde la solución de los problemas se basa en aplicar ciertas reglas lógicas al dispositivo para extraer su información, para ello existen multitud de herramientas software gratuitas y comerciales.

Los problemas más habituales de los casos de recuperación de datos por daños lógicos son: borrados y/o formateos accidentales, corrupción de archivos, problemas relativos a virus, etc.

Como ejemplo de herramientas software tenemos entre otras: TestDisk, Recuva



• Recuperación de datos causada por daños físicos:

Este caso es más complejo donde para poder realizar una recuperación de datos es necesario aplicar medidas correctoras del problema físico que afecta al dispositivo, una vez corregido el problema que presentaba originalmente el dispositivo puede ser necesario aplicar las reglas lógicas que se aplicarían a los casos de daños lógicos.

La recuperación de datos causada por daños físicos, es un caso donde nada o poco podrá hacer un usuario de escritorio, y tendrá que contactar con un experto en la materia.

Existen empresas de servicios especializados de recuperación de datos, estos servicios especializados disponen de los medios, adecuados para poder realizar la recuperación de datos con éxito.

Los problemas más habituales de los casos de recuperación de datos por daños físicos son: problemas eléctricos y/o electrónicos, problemas mecánicos, problemas provocados por temperaturas extremas, roturas, golpes, etc.

Existen multitud de empresas especializadas en recuperación de datos.

SEGURIDAD BASE DE DATOS

Seguridad: Es la capacidad del sistema para proteger datos, servicios y recursos de usuarios no autorizados. El fin de la seguridad es garantizar la protección o estar libre de todo peligro y/o daño, y que en cierta manera es infalible.

• Confidencialidad:  nos dice que los objetos de un sistema han de ser accedidos únicamente por elementos autorizados a ello, y que esos elementos autorizados no van a convertir esa información en disponible para otras entidades.
• Integridad: significa que los objetos sólo pueden ser modificados por elementos autorizados, y de una manera controlada.

•  Disponibilidad: indica que los objetos del sistema tienen que permanecer accesibles a Elementos autorizados; es el contrario de la negación de servicio.

 ¿De qué nos queremos proteger?

A continuación se presenta una relación de los elementos que potencialmente pueden amenazar a nuestro sistema.

• Personas

Pasivos: aquellos que husmean por el sistema pero no lo modifican o destruyen.
Activos: aquellos que dañan el objetivo atacado o lo modifican en su favor.

 Describiremos algunos ataques que realizan las personas:
Personal
Ex-empleados
Curiosos
Hackers
Terroristas

• Amenazas Lógicas 

Software incorrecto
Herramientas de seguridad
Puertas traseras
Canales cubiertos
Virus
Gusanos
Caballos de Troya

MODELO RELACIANAL

El modelo relacional:  Para la gestión de una base de datos es un modelo de datos basado en la lógica de predicados y en la teoría de conjuntos. Es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postuladas sus bases en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos.


Su idea fundamental es el uso de «relaciones». Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados «tuplas». Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Edgar Frank Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar, esto es, pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (cada fila de la tabla sería un registro o tupla), y columnas (también llamadas campos).

• Descripción

En este modelo todos los datos son almacenados en relaciones, y como cada relación es un conjunto de datos, el orden en el que estos se almacenen no tiene relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar por un usuario no experto. La información puede ser recuperada o almacenada por medio de consultas que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

Este modelo considera la base de datos como una colección de relaciones. De manera simple, una relación representa una tabla que no es más que un conjunto de filas, cada fila es un conjunto de campos y cada campo representa un valor que interpretado describe el mundo real. Cada fila también se puede denominar tupla o registro y a cada columna también se le puede llamar campo o atributo.

Para manipular la información utilizamos un lenguaje relacional, actualmente se cuenta con dos lenguajes formales el Álgebra relacional y el Cálculo relacional. El Álgebra relacional permite describir la forma de realizar una consulta, en cambio, el Cálculo relacional sólo indica lo que se desea devolver.

El lenguaje más común para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

• Esquema

Un esquema es la definición de una estructura (generalmente relaciones o tablas de una base de datos), es decir, determina la identidad de la relación y que tipo de información podrá ser almacenada dentro de ella; en otras palabras, el esquema son los metadatos de la relación. Todo esquema constará de:

• Nombre de la relación (su identificador).

• Nombre de los atributos (o campos) de la relación y sus dominios; el dominio de un atributo o campo define los valores permitidos para el mismo, es equivalente al tipo de dato por ejemplo character, integer, date, string, etc.

• Instancias

Una instancia de manera formal es la aplicación de un esquema a un conjunto finito de datos. En palabras no tan técnicas, se puede definir como el contenido de una tabla en un momento dado, pero también es valido referirnos a una instancia cuando trabajamos o mostramos únicamente un subconjunto de la información contenida en una relación o tabla, como por ejemplo:

• Ciertos caracteres y números (una sola columna de una sola fila).

• Algunas o todas las filas con todas o algunas columnas

• Cada fila es una tupla. El número de filas es llamado cardinalidad.

• El número de columnas es llamado aridad o grado.

Base de datos relacional

Artículo principal: Base de datos relacional

Una base de datos relacional es un conjunto de una o más tablas estructuradas en registros (líneas) y campos (columnas), que se vinculan entre sí por un campo en común, en ambos casos posee las mismas características como por ejemplo el nombre de campo, tipo y longitud; a este campo generalmente se le denomina ID, identificador o clave. A esta manera de construir bases de datos se le denomina modelo relacional.

Estrictamente hablando el término se refiere a una colección específica de datos pero a menudo se le usa, en forma errónea como sinónimo del software usado para gestionar esa colección de datos. Ese software se conoce como SGBD (sistema gestor de base de datos) relacional o RDBMS (del inglés relational database management system).

Las bases de datos relacionales pasan por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos, el cual es entendido como el proceso necesario para que una base de datos sea utilizada de manera óptima.

Entre las ventajas de este modelo están:

1. Garantiza herramientas para evitar la duplicidad de registros, a través de campos claves o llaves.

2. Garantiza la integridad referencial: Así al eliminar un registro elimina todos los registros relacionados dependientes.

3. Favorece la normalización por ser más comprensible y aplicable.