Download Bases de Datos OO

Introducción
Bases de Datos OO
Definición
• Cuando se juntan las funcionalidades de
una base de datos con las de un lenguaje
orientado a objetos, se obtiene un sistema
de manejo de base de datos orientado a
objetos (ODBMS).
• Un ODBMS hace lucir a la base de objetos
como una extensión del lenguaje OO que
se este utilizando:
–
–
–
–
Persistencia de datos transparente
Control de concurrencia
Restauración de datos
Consultas asociativas
2
Persistencia Transparente
• La Persistencia transparente en un ODBMS
se refiere a la habilidad de manipular
directamente los objetos guardados en la
base usando un programa orientado a
objetos.
• Esto se contrasta con la utilización de SQL
o una llamada a ODBC o JDBC.
• Usar un base de datos orientada a objetos
significa que se obtiene un mayor
desempeño y menos código para escribir.
3
Diferencia de Modelo
4
Cuando usar ODBMS
• Cuando se necesite alto rendimiento
en datos complejos
• También se utiliza para reducir el
tiempo de implementación
(considerando que los programadores
conocen acerca de ODBMS)
5
Datos Complejos
•
•
•
•
Falta de identificación única
Relaciones muchos a muchos
Acceso a través de trayectorias
Uso frecuente de código de tipos
6
Datos Complejos
7
Datos Complejos
8
Usando Datos Anteriores
9
10
Capa Intermedia
Mitos de las ODBMS
• Aprender ODBMS es más difícil que
aprender RDBMS. -> Falso
– Para utilizar ODBMS solamente necesito
conocer el lenguaje OO.
– Aprender interfaces SQL (SQL-92, JDBC,
SQLJ, SQL:1999) es más complejo que
aprender interfaces de persistencia
transparente (ODMG 3.0 y JDO)
11
Mitos de las ODBMS
• Las ODBMS son lentas -> Falso
– Una de las principales ventajas de una
ODBMS es que pude ser de 10 a 1000
veces más rápida que una RDBMS
dependiendo de la complejidad de los
datos.
• No se pueden realizar Queries en las
ODBMS -> Falso
– Existe OQL que es el equivalente a SQL
en las Bases OO
12
Mitos de las ODBMS
• Las ODBMS no son escalables ->
Falso
– Las ODBMS son utilizadas en
corporaciones que manejan terabytes de
datos
• Air France
• Real-Time Event Engine
• Stanford Linear Accelerator (SLAC)
13