Cuestiones: Modelos de datos y vision conceptual de una BD

Actividad 1 – Clasificación de Modelos de Datos (CE1.1)

Instrucción: Elabora una tabla comparativa que incluya los modelos jerárquico, en red, relacional, orientado a objetos y documental. Incluye atributos, relaciones y un ejemplo real por modelo.

  1. Modelo jerárquico: estructura en árbol (ej. IMS).
  2. Modelo en red: nodos con múltiples conexiones (ej. IDMS).
  3. Modelo relacional: usa tablas y claves (ej. MySQL).
  4. Modelo orientado a objetos: incluye comportamiento (ej. PostgreSQL con objetos).
  5. Modelo documental: almacena documentos JSON (ej. MongoDB).

Actividad 2 – Línea del Tiempo Tecnológica (CE1.2)

Instrucción: Dibuja una línea temporal desde los años 60 a hoy, marcando la aparición de cada tipo de modelo de datos y las mejoras que aportaron.

  • 1960s: Modelo jerárquico (IMS).
  • 1970s: Modelo en red (CODASYL).
  • 1980s: Modelo relacional (Oracle).
  • 1990s: Modelo orientado a objetos.
  • 2000s-actualidad: NoSQL y modelos híbridos.

Actividad 3 – Comparativa SGBD Operacionales (CE1.3)

Instrucción: Analiza MySQL, PostgreSQL y Oracle DB. Compara rendimiento, seguridad, uso en empresas y estructura interna.

  • MySQL: rápido, ideal para web, menos robusto en transacciones.
  • PostgreSQL: soporte para objetos, JSON, transacciones ACID.
  • Oracle: alto rendimiento, uso corporativo, muy robusto y propietario.

Actividad 4 – Estudio de Caso OLAP (CE1.4)

Instrucción: Busca un caso real de uso de OLAP. Analiza cómo mejoró la toma de decisiones frente a un sistema OLTP convencional.

Ejemplo: empresa de retail implementa OLAP (ej. Pentaho) y puede analizar ventas por región y producto. Mejora la planificación estratégica frente a un sistema OLTP que solo ofrece datos transaccionales inmediatos.

Actividad 5 – Exploración SGBD Especializados (CE1.5)

Instrucción: Investiga un sistema como ElasticSearch, Neo4j o Redis. Explica para qué sirve, cómo gestiona datos específicos y en qué casos se utiliza.

Ejemplo: ElasticSearch

  • Optimizado para búsquedas de texto completo.
  • Almacena documentos en formato JSON.
  • Ideal para motores de búsqueda internos en sitios web.

    • Actividad 6 – Consultas según Modelo (CE1.6)

    Instrucción: Crea una consulta para los siguientes modelos: Relacional (SQL), Documental (MongoDB), Distribuido (Cassandra).

    • SQL: SELECT nombre FROM empleados WHERE salario > 3000;
    • MongoDB: db.empleados.find({salario: {$gt: 3000}}, {nombre: 1})
    • Cassandra: SELECT nombre FROM empleados WHERE salario > 3000; (requiere indexado previo).

    Actividad Final – Proyecto Integrado

    Instrucción: Diseña un modelo E-R para una biblioteca. Transfórmalo en tablas, redacta tres consultas y justifica qué SGBD elegirías.

    1. Modelo E-R: entidades (Libro, Autor, Usuario, Préstamo).
    2. Tablas: libro(id, titulo), autor(id, nombre), prestamo(id, libro_id, usuario_id, fecha).
    3. Consulta SQL: 
      SELECT titulo FROM libro WHERE id IN (SELECT libro_id FROM prestamo WHERE usuario_id = 3);
    4. SGBD recomendado: PostgreSQL por soporte relacional avanzado.
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