¿Qué es una base de datos relacional?
Cómo funcionan las bases de datos relacionales y cómo se controlan y administran con los sistemas de administración de bases de datos relacionales.
¿Qué es una base de datos relacional?
Las bases de datos relacionales son un tipo de base de datos que almacena y organiza puntos de datos con relaciones definidas para un acceso rápido. En una base de datos relacional, los datos se organizan en tablas que contienen información sobre cada entidad y representan categorías predefinidas mediante filas y columnas. La estructuración de los datos de esta manera hace que sea eficaz y flexible el acceso, motivo por el que las bases de datos relacionales son más comunes. Las bases de datos relacionales también se crean para comprender lenguaje de consulta estructurado (SQL), un lenguaje de programación estandarizado que se usa para almacenar, manipular y recuperar datos. En SQL, hay un lenguaje integrado para crear tablas denominadas lenguaje de definición de datos (DDL) y un lenguaje para manipular datos denominado lenguaje de manipulación de datos (DML).
¿Qué significa relacionalmente? Relacional significa indicar o analizar la relación. En el contexto de las bases de datos, la definición de relacional hace referencia principalmente a los datos en sí. Los conjuntos de datos relacionales tienen relaciones predefinidas entre ellos. Por ejemplo, una base de datos que incluye información de cliente de una empresa también puede incluir datos de transacción individuales adjuntos a cada cuenta. Las bases de datos relacionales centran la atención en la relación entre los elementos de datos almacenados.
Características de las bases de datos relacionales:
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Las bases de datos relacionales constan de varias entidades
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Lenguaje de consulta estándar (SQL) es la interfaz estándar para bases de datos relacionales
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Las bases de datos relacionales están muy estructuradas y representadas usando un esquema (lógico y físico)
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Las bases de datos relacionales reducen la redundancia de datos
Funcionamiento de las bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales suelen usar tablas con datos organizados en filas (que contienen entidades) y columnas (que contienen atributos de entidad). Este proceso se conoce como normalización. Cada fila contiene un identificador único o una clave que une las tablas para establecer una relación. Cuando se consulta una base de datos relacional, la clave se usa para buscar datos relacionados entre conjuntos de datos. Por ejemplo, un departamento de soporte técnico de tecnología podría querer realizar un seguimiento de las interacciones de los clientes por tipo de problema, tiempo para resolver el problema y satisfacción del cliente. Dentro de esta base de datos, lo que crea una relación y hace que la estructura de la tabla funcione bien es el identificador de cliente unificador.
Ejemplos de bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales son útiles para cualquier necesidad de información en la que los puntos de datos se relacionan entre sí y también se deben administrar de forma coherente, segura y basada en reglas. Esto es lo que hace que las bases de datos relacionales sea más populares para empresas y empresas. Cuando las empresas quieren extraer conclusiones de sus propios datos, se basan en bases de datos relacionales para generar análisis útiles. Muchos de los informes que generan las empresas para realizar un seguimiento del inventario, las finanzas, las ventas o realizar proyecciones futuras se crean mediante bases de datos relacionales.
¿Cómo se organizan los datos de una base de datos relacional? Los datos de las bases de datos relacionales se almacenan, buscan y recuperan de tablas con relaciones. Dentro de una base de datos relacional, el esquema de la base de datos define cómo se organizan los datos de forma lógica y física.
Las bases de datos relacionales tienen lo que se denomina un modo de coherencia o integridad basado en cuatro criterios: atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad (ACID). Este es el valor de cada propiedad de base de datos ACID:
- Atomicidad define los elementos que componen una transacción completa.
- La coherencia define reglas para mantener la integridad de los datos después de una transacción.
- El aislamiento mantiene los efectos de las transacciones invisibles para los demás, por lo que no se enfrenta entre sí.
- La durabilidad garantiza que los cambios de datos se conviertan en permanentes después de cada transacción confirmada.
Estos criterios hacen que las bases de datos relacionales sean útiles en aplicaciones que requieren una alta precisión, como transacciones financieras y comerciales, también conocidas como procesamiento de transacciones en línea (OLTP). Las instituciones financieras se basan en bases de datos para realizar un seguimiento de grandes cantidades de transacciones de clientes, desde consultas de saldo hasta transferencias entre cuentas. Una base de datos relacional es ideal para la banca, ya que se ha creado para controlar un gran número de clientes, cambios frecuentes en los datos de las transacciones y tiempos de respuesta rápidos.
Entre los ejemplos de bases de datos relacionales se incluyen SQL Server, Azure SQL Managed Instance, Azure SQL Database, MySQL, PostgreSQLy MariaDB.
Explore los conceptos fundamentales de los datos relacionales en este tutorial desde Microsoft Learn.
¿Qué es una base de datos relacional MySQL?
My Lenguaje de consulta estructurado (MySQL) es una base de datos relacional SQL de código abierto común que realiza todos los comandos SQL básicos, como escribir y consultar datos. MySQL, un sistema de administración de bases de datos (DBMS) confiable, estable y seguro, se ha adoptado ampliamente porque admite la mayoría de los protocolos y lenguajes de programación más importantes. De hecho, MySQL es lo suficientemente sólido como para que actúe como almacén de datos principal para muchas organizaciones grandes. MySQL también es adecuado como base de datos insertada para software, hardware y dispositivos.
Normalmente, las bases de datos relacionales de MySQL incluyen características de seguridad seguras y flexibles, como la comprobación basada en host y el tráfico cifrado con contraseña. A menudo, los desarrolladores web prefieren MySQL, ya que es fácil de usar y contiene características de productividad, como vistas actualizables, procedimientos almacenados y desencadenadores (procedimientos especiales que se ejecutan cuando se producen acciones específicas en el servidor de bases de datos). MySQL es un motor transaccional popular para plataformas de comercio electrónico porque es experto en administrar cosas como transacciones, perfiles de cliente e información de inventario de productos. Diseñado para ser altamente compatible con otros sistemas, MySQL también admite la implementación en entornos virtualizados, como plataformas en la nube.
¿Qué es un sistema de administración de bases de datos relacionales?
Los sistemas de administración de bases de datos relacionales ayudan a controlar los datos de forma escalable. Las bases de datos relacionales están diseñadas para administrar grandes cantidades de información crítica para el cliente. Sin embargo, a medida que los datos de una base de datos crecen y adquieren más complejidad, resulta cada vez más difícil mantenerlos todos organizados, accesibles y seguros. Aquí es cuando los sistemas de administración de bases de datos (DBMS) ayudan a agregar una capa de herramientas de administración para tablas relacionales. Al igual que las distintas estructuras de base de datos, los distintos sistemas de administración ofrecen distintos niveles de organización, escalabilidad y aplicación. Cuando los administradores trabajan con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados recibidos en tiempo real, los sistemas de administración de bases de datos relacionales les ayudan a analizar y agregar los datos para encontrar relaciones predefinidas. El control de datos con un RDBMS crea el valor más alto para las empresas, ya que hace que los datos que se usan en varias aplicaciones o que se encuentran en varias ubicaciones sean más fáciles de administrar.
Un RDBMS usa software que proporciona una interfaz coherente entre los usuarios y las aplicaciones y la base de datos, lo que simplifica la navegación para los usuarios de datos. Esto es especialmente eficaz cuando se trabaja con macrodatos, ya que el volumen de datos dicta esa coherencia para los usuarios que se unen a las consultas. La elección de un DBMS depende de dónde residan los datos, del tipo de arquitectura que se use y de cómo planee escalar.
¿Qué es un modelo de base de datos relacional?
Normalmente, un modelo de base de datos relacional está muy estructurado y comprende el lenguaje de programación SQL. Muchas bases de datos usan un modelo relacional, ya que están diseñadas para organizar los datos e identificar las relaciones entre los puntos de datos clave, lo que facilita la ordenación y la búsqueda de información. La mayoría de los modelos relacionales siguen la estructura de tabla tradicional basada en columnas y filas, lo que proporciona una manera eficaz, intuitiva y flexible de almacenar datos estructurados. El modelo relacional también resuelve el problema de varias estructuras de datos arbitrarias en las bases de datos.
Los modelos de base de datos relacional pueden abarcar desde sistemas de escritorio pequeños hasta grandes sistemas basados en la nube. Usan una base de datos SQL o pueden procesar instrucciones SQL para solicitudes y actualizaciones. Los modelos relacionales se definen mediante estructuras de datos lógicas (tablas, índices y vistas) y se mantienen separados de las estructuras de almacenamiento físico (archivos físicos). La coherencia de los datos es un sello distintivo de los modelos de base de datos relacionales, ya que mantienen la integridad de los datos entre aplicaciones y copias de bases de datos, también denominadas instancias. Con una base de datos de modelo relacional, varias instancias de una base de datos siempre tienen los mismos datos.
Las bases de datos relacionales diseñadas en la nube se configuran automáticamente para alta disponibilidad, lo que significa que los datos se replican o se copian en varios miembros con cada miembro en zonas de disponibilidad independientes. De este modo, los datos siguen siendo accesibles, incluso si un centro de datos individual está inactivo.
Macrodatos y bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales tradicionales se crean para controlar grandes volúmenes de datos estructurados. Esto hace que las bases de datos relacionales sean especialmente adecuadas para macrodatos estructurados, ya que se basan en SQL y pueden usar sistemas de administración de bases de datos para controlar los datos. Sin embargo, los conjuntos de datos más grandes y complejos de macrodatos contienen cada vez más variedad, lo que significa que los datos están cada vez menos estructurados y proceden de nuevos orígenes. A menudo, esto requiere el uso de bases de datos no relacionales (o a menudo denominadas bases de datos NoSQL), que pueden controlar grandes volúmenes de datos no estructurados que cambian rápidamente de maneras diferentes a las de una base de datos relacional (SQL) con filas y tablas.
Preguntas más frecuentes
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Una base de datos relacional usa lenguaje de consulta estructurado (SQL) para organizar y hacer que los datos se puedan buscar en estructuras de tabla vinculadas por información relacionada.
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Un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) usa software para administrar y controlar los datos dentro de la base de datos.