- Operadores primitivos: Los operadores primitivos son parte del modelo relacional y pueden realizar diferentes acciones como Unión, Diferencia, etc.
Operadores derivados: Los operadores derivados son aquellos que se pueden expresar siempre en función de operadores primitivos, pero su introducción tiene por fin la simplificación de las consultas.
Los operadores derivados son aquellos que se obtienen de otros en este caso podrian ser los primitivos
Operadores adicionales: Los operadores permiten realizar operaciones aritméticas, comparaciones, concatenaciones o asignaciones de valores. Por ejemplo, puede probar datos para comprobar que la columna de país o región de los datos de clientes está llena o no es NULL
En las consultas, cualquier persona que pueda ver los datos de la tabla que se deben usar con algún tipo de operador puede realizar operaciones. Para poder cambiar los datos correctamente, debe disponer de los permisos adecuados.
Permite cambiar datos, permanente o temporalmente.Los operadores primitivos son los que realizan acciones de unión.Los derivados son los que dependen de otro por ejemplo de los primitivos.Los adicionales son los que nos ayudan a hacer acciones aritmeticas etc.
los primitivos son los que pueden realizar uniones, los derivados se pueden expresar en operaciones de primitivos, los adicionales permiten realizar operacion aritmeticas
OPERADORES PRIMITIVOS, DERIVADOS Y ADICIONALES DE CONSULTA
TERCER FORMA NORMAL
- La tercera forma normal (3NF) es una forma normal usada en la normalización de bases de datos. La 3NF fue definida originalmente por E.F. Codd[1] en 1971. La definición de Codd indica que una tabla está en 3NF si y solo si las dos condiciones siguientes se mantienen:
La tabla está en la segunda forma normal (2NF)
Ningún atributo no-primario de la tabla es dependiente transitivamente de una clave candidata
Un atributo no-primario es un atributo que no pertenece a ninguna clave candidata. Una dependencia transitiva es una dependencia funcional X → Z en la cual Z no es inmediatamente dependiente de X, pero sí de un tercer conjunto de atributos Y, que a su vez depende de X. Es decir, X → Z por virtud de X → Y e Y → Z.
tambien es usada en la normalizacion de base de datos para poder trabajar con esta forma es necesario tener en una tabla las segunda forma
SEGUNDA FORMA NOrmal
- La segunda forma normal (2NF) es una forma normal usada en normalización de bases de datos. La 2NF fue definida originalmente por E.F. Codd[1] en 1971. Una tabla que está en la primera forma normal (1NF) debe satisfacer criterios adicionales para calificar para la segunda forma normal. Específicamente: una tabla 1NF está en 2NF si y solo si, dada cualquier clave candidata y cualquier atributo que no sea un constituyente de la clave candidata, el atributo no clave depende de toda la clave candidata en vez de solo una parte de ella.
En términos levemente más formales: una tabla 1NF está en 2NF si y solo si ninguno de sus atributos no-principales son funcionalmente dependientes en una parte (subconjunto propio) de una clave candidata. (Un atributo no-principal es uno que no pertenece a ninguna clave candidata).
Observe que cuando una tabla 1NF no tiene ninguna clave candidata compuesta (claves candidatas consistiendo en más de un atributo), la tabla está automáticamente en 2NF
al igual que la primer forma esta se usa en la normalizacion de base de datos pero tiene que satisfacer muchos mas criterios
PRIMER FORMAL NORMAL
- La primera forma normal (1FN o forma mínima) es una forma normal usada en normalización de bases de datos. Una tabla de base de datos relacional que se adhiere a la 1FN es una que satisface cierto conjunto mínimo de criterios. Estos criterios se refieren básicamente a asegurarse que la tabla es una representación fiel de una relación y está libre de "grupos repetitivos".
Sin embargo, el concepto de "grupo repetitivo", es entendido de diversas maneras por diferentes teóricos. Como consecuencia, no hay un acuerdo universal en cuanto a qué características descalificarían a una tabla de estar en 1FN. Muy notablemente, la 1FN, tal y como es definida por algunos autores excluye "atributos relación-valor" (tablas dentro de tablas) siguiendo el precedente establecido por E.F. Codd) (algunos de esos autores son: Ramez Elmasri y Shamkant B. Navathe). Por otro lado, según lo definido por otros autores, la 1FN sí los permite (por ejemplo como la define Chris Date).
forma normal que se usa en la normalizacion de base de datos y es la que satisface diversos tipos de criterios
http:/es.wikipedia.org/wiki/primera
NORMALIZACION DE BASE DE DATOS
- el proceso de normalizacion de bases de datos consiste en aplicar una serie de reglas a las relaciones obtenidas tras el paso del modelo entidad-relacion al modelo relacional. las bases de datos relacionales se normalizan para:
- evitar la redundancia de los datos
- evitar problemas de actualizacion de los datos en las tablas.
- proteger la integridad de los datos
- es aplicar reglas a otras relaciones que son obtenidas utilizando dos modelos el de entidad-relacion y relacional.
- http://es.wikipedia.org/wiki/normalizacion
REQUERIMIENTOS DE LA CONSTRUCCION
- HARDWARE
Se requiere de un servidor para el almacenamiento y manejo de la base de datos corporativa; este servidor se recomienda que sea altamente escalable, pues algunas veces el proyecto de construcción de la bodega presenta redimensionamiento a medida que se avanza en la implementación. La capacidad inicial de almacenamiento estará determinada por los requerimientos de información histórica presentados por la empresa y por la perspectiva de crecimiento que se tenga.
Dependiendo del diseño del sistema, puede ser necesario contar con un segundo servidor para las herramientas de consulta de datos. Este equipo debe tener el sistema operativo recomendado por el proveedor de la herramienta a utilizar, siendo el más usado alguna versión de Windows.
Las estaciones de trabajo de cada usuario deberán cumplir con las características recomendadas por el proveedor de la herramienta de consulta seleccionada.
HERRAMIENTAS DE SOFTWARE
Las herramientas se clasifican en cuatro categorías básicas: Herramientas de Almacenamiento (bases de datos, bases de datos multidimensionales), Herramientas de Extracción y Colección, Herramientas para Reportes de Usuario Final y Herramientas para Análisis Inteligentes.
Herramientas de Almacenamiento: corresponde a la herramienta en la cual se irán a almacenar los datos. Existen muchas opciones, dependiendo del volumen de los datos, presupuesto, y capacidad de su sistema. Cada uno de los sistemas de administración de bases de datos, como Oracle, DB2, Informix, TeraData, Sybase, etc, tienen una facilidad de Data Warehouse.
Herramientas de Extracción y Colección: Ayudan a definir, acumular, totalizar y filtrar los datos de sus sistemas transaccionales en el Data Warehouse. La mayoría de esas herramientas son desarrolladas por el personal interno de la compañía dado el gran conocimiento que tienen de los sistemas transaccionales.
Herramientas para Elaboración de Reportes a Usuarios Finales: Es la interface vista por el usuario. Al usuario se le debe proveer un mecanismo para que vea los datos a un alto nivel y que entonces obtenga con ello la solución a preguntas específicas. Existen muchas herramientas, incluyendo Cognos Powerplay, Business Objects, SAS, ShowCase Strategy, etc.
Herramientas de Análisis Inteligente: Entre ellas están las de empresas como IBM, SAS, Arbor, Cognos, Business Objects, entre otras. Estas herramientas han sido construidas utilizando inteligencia artificial, buscan alrededor del Data Warehouse modelos y relaciones en los datos. Estas herramientas utilizan una técnica conocida como Data Minning o Minería de datos. - para construir base de datos se necesita de capacidades para manejar la computadora y de softweres
- http://planeacion.udea.edu.co/datamart/requerimientos.htm
MODELO ANSI SPARK
- 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.
El objetivo de la arquitectura de tres niveles es el de separar los programas de aplicación de la base de datos física. En esta arquitectura, el esquema de una base de datos se define en tres niveles de abstracción distintos:
En el nivel interno se describe la estructura física de la base de datos mediante un esquema interno. Este esquema se especifica mediante un modelo físico y describe todos los detalles para el almacenamiento de la base de datos, así como los métodos de acceso.
En el nivel conceptual se describe la estructura de toda la base de datos para una comunidad de usuarios (todos los de una empresa u organización), mediante un esquema conceptual. Este esquema oculta los detalles de las estructuras de almacenamiento y se concentra en describir entidades, atributos, relaciones, operaciones de los usuarios y restricciones. En este nivel se puede utilizar un modelo conceptual o un modelo lógico para especificar el esquema.
En el nivel externo se describen varios esquemas externos o vistas de usuario. Cada esquema externo describe la parte de la base de datos que interesa a un grupo de usuarios determinado y oculta a ese grupo el resto de la base de datos. En este nivel se puede utilizar un modelo conceptual o un modelo lógico para especificar los esquemas. - es el modelo que separa los programas de aplicacion de base datos se especifica mediante un metodo logico
http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node33.html
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