Una base de datos relacional almacena la información como datos estructurados formados por tablas relacionadas entre sí. Cada tabla representa una entidad con filas y columnas. Las filas de las tablas representan registros, mientras que las columnas de la tabla representan campos o atributos asociados a esa tabla. Las entidades se relacionan entre sí a través de campos o columnas con valores clave. Las referencias basadas en claves establecen conexiones lógicas entre tablas, denominadas relaciones, dando lugar al término modelo relacional.
El modelo relacional de datos
A principios de los años 60, cada aplicación utilizaba su propia estructura para almacenar los datos. Esto dificultaba a los desarrolladores la creación de aplicaciones que pudieran utilizar los datos, ya que necesitaban saber mucho sobre la estructura de datos concreta para acceder a la información que necesitaban. Estas estructuras eran ineficaces, difíciles de mantener y no estaban optimizadas para un buen rendimiento de las aplicaciones.
Para resolver este problema, Edgar F. Codd introdujo en 1969 el modelo de base de datos relacional. Desarrolló una forma estándar de representar y consultar datos que podía ser utilizada por cualquier aplicación. El punto fuerte del modelo relacional era el uso de tablas, una forma intuitiva, eficiente y flexible de almacenar y acceder a información estructurada.
Imagina que tienes muchas cajas en el garaje, todas llenas de cosas diferentes. Un modelo de datos relacional es como organizar esas cajas de forma ordenada y eficiente. He aquí el desglose:
- Las cajas son como las tablas de una base de datos. Cada tabla contiene información sobre un tipo específico de cosa, como "clientes", "productos" o "pedidos".
- Los elementos de las casillas son como los registros de una tabla. Cada registro representa un elemento individual, como un cliente, un producto o un pedido concreto.
- Las etiquetas de las cajas son como las columnas de una tabla. Cada columna representa una propiedad específica de las cosas de la caja, como "nombre del cliente", "precio del producto" o "fecha del pedido".
- Relaciones entre cajas: Las cosas de tu garaje pueden estar relacionadas. Las herramientas pueden ir con cajas de herramientas, y los juguetes con niños concretos. En una base de datos relacional, estas relaciones se establecen mediante claves externas. Imagina que dibujas líneas entre las cajas para indicar qué cosas van juntas.
Este sistema organizado facilita la búsqueda. Sabes exactamente en qué casilla buscar y qué etiqueta marcar. Del mismo modo, con una base de datos relacional, puedes consultar y recuperar rápidamente información específica utilizando la estructura y las relaciones de las tablas.
¿Por qué son importantes las bases de datos relacionales?
Las bases de datos relacionales se han convertido en la opción de almacenamiento predominante para el procesamiento de transacciones y el almacenamiento de datos, donde es esencial gestionar grandes cantidades de datos estructurados. Admiten aplicaciones que exigen consultas complejas, procesamiento de transacciones y datos coherentes. Como tales, se utilizan ampliamente en aplicaciones de planificación de recursos empresariales (ERP) como SAP y Oracle, aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM) como Salesforce y Hubspot, aplicaciones de transacciones financieras y aplicaciones de comercio electrónico. Las bases de datos relacionales utilizan el lenguaje de consulta estructurado (SQL), un popular lenguaje de programación para consultar y manipular datos. Los ingenieros de datos, los científicos de datos, los desarrolladores de software, los licenciados en informática y la mayoría de los programadores de aplicaciones están familiarizados con SQL. El modelo de datos relacional y la estructura de datos asociada son relativamente fáciles de aprender y dominar, lo que los convierte en una opción natural para organizar los datos para su recuperación y gestión. Según las estimaciones, en 2024, más de 290.000 empresas utilizarán bases de datos relacionales.
Características principales de un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)
El RDBMS cuenta con varias características clave que lo han convertido en la piedra angular de la gestion des données durante décadas. He aquí algunas de las más importantes:
Organización de datos
Tablas: Los datos se almacenan en tablas con filas y columnas, donde cada fila representa un registro y cada columna representa un atributo de ese registro. Esta estructura organiza los datos con claridad y facilita su recuperación.
Relaciones: Las tablas pueden vincularse mediante relaciones definidas por claves primarias y foráneas, lo que permite conectar datos relacionados entre tablas diferentes. Esto permite realizar consultas y análisis complejos.
Integridad y cohérence los datos
Propiedades ACID: Los RDBMS se adhieren a las propiedades ACIDatomicité, cohérence, isolement, durabilité), garantizando la integridad de los datos. Esto significa que las transacciones son completas, los datos se adhieren a las reglas definidas, los cambios están aislados de otros usuarios y las actualizaciones son permanentes.
Tipos de datos y restricciones: Definir tipos de datos para cada columna y establecer restricciones como claves primarias y foráneas ayuda a mantener cohérence los datos y a evitar errores.
gestion des données y seguridad
SQL: El lenguaje estandarizado SQL (Structured Query Language) proporciona un lenguaje potente y universal para interactuar con la base de datos, manipular datos y realizar consultas complejas.
Control de acceso de usuarios: Puede definir diferentes funciones y permisos de usuario, concediendo acceso a tablas o subconjuntos de datos específicos en función de las necesidades individuales.
Características adicionales
Dictionnaires de données et métadonnées: Los RDBMS almacenan métadonnées que describen la estructura de la base de datos, lo que ayuda a la gestion des données y a su comprensión.
Transacciones: Puede agrupar varias modificaciones de datos en una sola transacción, lo que garantiza que todos los cambios tengan éxito o fallen juntos y se mantenga la integridad de los datos.
Escalabilidad: Los RDBMS pueden escalarse para adaptarse a volúmenes de datos crecientes añadiendo más almacenamiento o distribuyendo los datos entre varios servidores.
Aunque éstas son algunas de las características principales, es importante recordar que las funcionalidades específicas pueden variar en función del software RDBMS elegido.
Bases de datos relacionales Actian
Actian Data Platform incluye múltiples bases de datos relacionales, incluyendo Vector para workloads analytiques de alta velocidad y Actian Ingres para cargas de trabajo transaccionales. DataConnect proporciona una plataforma de integración inteligente y de bajo código para abordar casos de uso complejos con integraciones automatizadas, intuitivas y reutilizables.
Actian Data Platform se ejecuta sur site y en múltiples plataformas en la nube, incluidas AWS, Azure y Google Cloud, para que pueda ejecutar sus análisis dondequiera que residan sus datos.
