viernes, 1 de junio de 2012

BASES DE DATOS


Una base de datos o banco de datos (en ocasiones abreviada con la sigla BD o con la abreviatura b. d.) es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido, una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por documentos y textos impresos en papel e indexados para su consulta. Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital (electrónico), que ofrece un amplio rango de soluciones al problema de almacenar datos.
Existen programas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado SGBD, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de estos SGBD, así como su utilización y administración, se estudian dentro del ámbito de la informática.
Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas. También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.
Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos se encuentran protegidos por las leyes de varios países. Por ejemplo, en España los datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD).

Tipos de base de datos

Las bases de datos pueden clasificarse de varias maneras, de acuerdo al contexto que se esté manejando, la utilidad de las mismas o las necesidades que satisfagan.

[editar]Según la variabilidad de los datos almacenados

[editar]Bases de datos estáticas

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, tomar decisiones y realizar análisis de datos para inteligencia empresarial.

[editar]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 un supermercado, una farmacia, un videoclub o una empresa.

[editar]Según el contenido

[editar]Bases de datos bibliográficas

Sólo contienen un subrogante (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.

[editar]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.

[editar]Directorios

Un ejemplo son las guías telefónicas en formato electrónico.

[editar]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): PubChemMedlineEBSCOhost.

[editar]Modelos de bases de datos

Además de la clasificación por la función de las bases de datos, éstas también se pueden clasificar de acuerdo a su modelo de administración 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 aalgoritmos, y conceptos matemáticos.
Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:

[editar]Bases de datos jerárquicas

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.

[editar]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.

[editar]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.
Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una cantidad de dinero entre cuentas bancarias. Normalmente se realiza mediante dos operaciones distintas, una en la que se decrementa el saldo de la cuenta origen y otra en la que incrementamos el saldo de la cuenta destino. Para garantizar la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o desaparezca dinero), las dos operaciones deben ser atómicas, es decir, el sistema debe garantizar que, bajo cualquier circunstancia (incluso una caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han realizado las dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.

[editar]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, ycampos (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 SQLStructured 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.

[editar]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.

[editar]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 losobjetos 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.

[editar]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.

FUNCIONES ANIDADAS


Funciones anidadas con Excel: =SI( ) , =Y( )

Función:=SI( )
Devuelve un valor si la condición especificada es VERDADERO y otro valor si dicho argumento es FALSO.
Utilice SI para realizar pruebas condicionales en valores y fórmulas.

Sintaxis

SI(prueba_lógica;valor_si_verdadero;valor_si_falso)Prueba_lógica es cualquier valor o expresión que pueda evaluarse como VERDADERO o FALSO. Por ejemplo, A10=100 es una expresión lógica; si el valor de la celda A10 es igual a 100, la expresión se evalúa como VERDADERO. De lo contrario, se evaluará como FALSO. Este argumento puede utilizar cualquier operador de comparación.

Valor_si_verdadero es el valor que se devuelve si el argumento prueba_lógica es VERDADERO. Por ejemplo, si este argumento es la cadena de texto "Dentro de presupuesto" y el argumento prueba_lógica se evalúa como VERDADERO, la función SI muestra el texto "Dentro de presupuesto". Si el argumento prueba_lógica es VERDADERO y el argumento valor_si_verdadero está en blanco, este argumento devuelve 0 (cero). Para mostrar la palabra VERDADERO, utilice el valor lógico VERDADERO para este argumento. Valor_si_verdadero puede ser otra fórmula.

Valor_si_falso es el valor que se devuelve si el argumento prueba_lógica es FALSO. Por ejemplo, si este argumento es la cadena de texto "Presupuesto excedido" y el argumento prueba_lógica se evalúa como FALSO, la función SI muestra el texto "Presupuesto excedido". Si el argumento prueba_lógica es FALSO y se omite valor_si_falso, (es decir, después de valor_si_verdadero no hay ninguna coma), se devuelve el valor lógico FALSO. Si prueba_lógica es FALSO y valor_si_falso está en blanco (es decir, después de valor_si_verdadero hay una coma seguida por el paréntesis de cierre), se devuelve el valor 0 (cero). Valor_si_falso puede ser otra fórmula.
Ahora un breve ejemplo del uso de estas funciónes:
De acuerdo al % de sistencia y a la nota promedio de los parciales, se darán tres posibilidades:
a) Materia Aprobada si el % asistencia es >= 80 y el promedio >= 7
b) Va a Recuperación, si %asistencia > 80 y promedio < "7"
c) Desaprueba si %asistencia < "80"
Se pide:
Mostrar en una columna: Aprobada, Recuperación o Desaprueba según corresponda.
Bien ahora desarrollaremos el ejemplo:

Haciendo uso de funciones anidadas SI , Y ; se puede resolver este ejemplo a continuación la formula:

=SI(Y((B11)>=80,(E11)>=7),"Materia Aprobada",
SI(Y(('1'!B11)>80,('1'!E11)<7),"recuperación",si(('1'!b11)<80,"desaprueba","")))

Obteniendo como resultado:

BUSCAR V


Busca un valor específico en la primer columna de una matriz de tabla y devuelve, en la misma fila, un valor de otra columna de dicha matriz de tabla.
La V de BUSCARV significa vertical. Utilice BUSCARV en lugar de BUSCARH si los valores de comparación se encuentran en una columna situada a la izquierda de los datos que desea buscar.

ntaxis

BUSCARV(valor_buscado;matriz_buscar_en;indicador_columnas;ordenado)
Valor_buscado     Valor que se va a buscar en la primera columna de la matriz de tabla. Valor_buscado puede ser un valor o una referencia. Si valor_buscado es inferior al menor de los valores de la primera columna de matriz_buscar_en, BUSCARV devuelve al valor de error #N/A.
Matriz_buscar_en    Dos o más columnas de datos. Use una referencia a un rango o un nombre de rango. Los valores de la primera columna de matriz_buscar_en son los valores que busca valor_buscado. Estos valores pueden ser texto, números o valores lógicos. Las mayúsculas y minúsculas del texto son equivalentes.
Indicador_columnas    Número de columna de matriz_buscar_en desde la cual debe devolverse el valor coincidente. Si el argumento indicador_columnas es igual a 1, la función devuelve el valor de la primera columna del argumento matriz_buscar_en; si el argumento indicador_columnas es igual a 2, devuelve el valor de la segunda columna de matriz_buscar_en y así sucesivamente. Si indicador_columnas es:
  • Si es inferior a 1, BUSCARV devuelve al valor de error #VALUE!
  • Si es superior al número de columnas de matriz_buscar_en, BUSCARV devuelve el valor de error #REF!
Ordenado    Valor lógico que especifica si BUSCARV va a buscar una coincidencia exacta o aproximada:
  • Si se omite o es VERDADERO, se devolverá una coincidencia exacta o aproximada. Si no localiza ninguna coincidencia exacta, devolverá el siguiente valor más alto inferior a valor_buscado.
Los valores de la primera columna de matriz_buscar_en deben estar clasificados según un criterio de ordenación ascendente; en caso contrario, es posible que BUSCARV no devuelva el valor correcto. Para obtener más información, veaOrdenar datos.
  • Si es FALSO, BUSCARV sólo buscará una coincidencia exacta. En este caso, no es necesario ordenar los valores de la primera columna de matriz_buscar_en. Si hay dos o más valores en la primera columna de matriz_buscar_en, se utilizará el primer valor encontrado. Si no se encuentra una coincidencia exacta, se devolverá el valor de error #N/A.

OBSERVACIONES

  • Al buscar valores de texto en la primera columna de matriz_buscar_en, asegúrese de que los datos de ésta no tienen espacios al principio ni al final, de que no hay un uso incoherente de las comillas rectas ( ' o " ) ni tipográficas ( ‘ o “), y de que no haya caracteres no imprimibles. En estos casos, BUSCARV puede devolver un valor inesperado o incorrecto. Para obtener más información, vea LIMPIAR y ESPACIOS.
  • Al buscar valores de fechas o números, asegúrese de que los datos de la primera columna de matriz_buscar_en no se almacenen como valores de texto, ya que, en ese caso, BUSCARV puede devolver un valor incorrecto o inesperado. Para obtener más información, vea Convertir números almacenados como texto en números.
  • Si Ordenado es FALSO y valor_buscado es un valor de texto, se pueden utilizar los caracteres comodín de signo de interrogación (?) y asterisco (*) en el argumento valor_buscado. El signo de interrogación corresponde a un solo carácter cualquiera y el asterisco equivale a cualquier secuencia de caracteres. Si lo que desea buscar es un signo de interrogación o un asterisco, escriba una tilde (~) antes del carácter.

CEDULA  NOMBRE APELLIDO SEXO AÑO NACIMI EDAD PROFECION TELEFONO E-MAIL
63483726 CARLOS MARTINES  HOMBRE 28/05/1975 37 doctor 3115826124 mcarlos@hotmail.com
35628745 JUAN MUNEVAR HOMBRE 12/12/1978 34 profesor 3005987621 jmunevar@hotmail.com
98374023 PEDRO SOTO HOMBRE 20/03/1982 30 pintor 3126987542 pedros@hotmail.com 
15273849 PABLO LOSADA HOMBRE 30/09/1989 23 secretario 3186985123 pablo123@hotmail.com
36483926 DAVID GONZALES HOMBRE 15/05/1969 43 locutor 3176984521 david7569@hotmail.com
40384956 HARRY FUENTES HOMBRE 21/08/1980 32 ingeniero 3125469872 hfuente1@hotmail.com
29304758 POLO NIÑO HOMBRE 30/09/1950 62 contador 3206985213 poni98@hotmail.com
92837402 NIDIA URIBE MUJER 25/02/1967 45 secretaria 3216985236 nidia@gmail.com
83749253 SOILA OZORIO MUJER 05/04/1985 27 veterinaria 3125874563 soilaozorio@gmailcom BUSCAR CEDULA 12394456
87465923 SAIDA PEÑARENDA MUJER 14/05/1992 20 profesora 3105698745 saidape54@hotmailcom NOMBRE ANGELICA
88736492 MARLON PEREIRA HOMBRE 27/03/1992 21 gerente 3116987412 marlonpere@gmailcom APELIDO DELGADO
77625384 MATEO SANABRIA HOMBRE 10/05/1965 47 vendedor 3201456987 sanabriama@gmailcom SEXO MUJER
98076543 SAIDA CARO MUJER 25/09/1960 52 ingeniera 3172589632 saida1234567@hotmailcom AÑO NACIMIENTO 30/03/1955
12394456 ANGELICA DELGADO MUJER 30/03/1955 57 abogada 3168521456 angdelgado@gmail.com EDAD 57
87833459 CAMILO CASTRO HOMBRE 19/06/1982 30 comerciante 3125896321 camilo@hotmail.com PROFESION abogada
53647586 TOMAS CORDERO HOMBRE 25/08/1987 25 policia 3132569875 tomas@gmail.com TELEFONO 3168521456
47596879 RONALDO ASCANIO HOMBRE 06/05/1975 37 bombero 3106542896 ascaniolol@gmailcom E-MAIL angdelgado@gmail.com
46572434 MANUEL TORRES HOMBRE 09/07/1969 43 cocinero 3002145896 manueltorres@gmailcom
13243546 JEASON CAÑAS HOMBRE 04/06/1983 31 cartero 3012569874 jeasonc@hotmailcom
15263445 JESSICA ALVARADO MUJER 10/10/1976 38 cirujana 3112587456 jessalvarado@hotmailcom
37465543 FELIPE PEÑA HOMBRE 19/12/1992 20 ejecutivo 3102569874 felipepe@gmailcom
98765456 GERMAN ÑAÑEZ HOMBRE 28/09/1984 32 bailarin 3145696636 gañalo@hotmailcom
34565432 WILSON ROJAS HOMBRE 26/09/1975 37 arquitecto 3152698354 wilconr@gmail.com
12345432 WALTER PARDO HOMBRE 26/01/1960 52 obrero 3146987215 walterpar@gmailcom
45787656 PATRICIA ZAPATA MUJER 20/12/1978 34 profesora 3002569875 patriciazapa@hotmail.com
67654328 LEONARDO LOPEZ HOMBRE 28/05/1975 37 portero 3012654321 leonardolo@hotmailcom
78987654 MATEO MELO HOMBRE 05/11/1978 34 taxista 3126985412 mateomelo@gmail.com
23432123 ARLEY ANTOLINES HOMBRE 09/11/1987 25 odontologo 3130250142 arleyanto@gmailcom
12343256 ANGIE GOMEZ MUJER 06/11/1980 32 psicologa 3145600214 gomezangie@hotmailcom
45678934 DIANA RAMIREZ MUJER 15/12/1969 43 enfermera 3201478569 dianaramirez@gmailcom



Utilizando una coincidencia aproximada, busca el valor 2 en la columna A, busca el mayor de los valores que sea inferior o igual a 2 en la columna A, que es 1,29, y después devuelve el valor de la columna B en la misma fila (1,71).