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sábado, 20 de noviembre de 2021

Crear un diagrama de relación entre entidades

En esta demostración, veremos una herramienta que nos ayudará a crear un diagrama de relación de entidades, o ERD, para planificar la estructura de la base de datos. La herramienta se encuentra en el enlace https://www.visual-paradigm.com en un navegador, vamos a este sitio web donde hacemos clic en el enlace Download para descargar una prueba gratuita de 30 días. Entramos en la interfaz de Visual Paradigm, donde las pestañas de la parte superior identifican diferentes categorías de diagramas que podríamos querer crear con esta herramienta. Por ejemplo, ERD, que son diagramas de relación de entidades. Aunque si nos desplazamos hacia abajo, también tenemos otras opciones disponibles enumeradas a la derecha.  Hacemos  clic en la opción ERD. Aparece una nueva ventana con el encabezado Diagrama de relaciones entre entidades. 



Crear un diagrama de relación entre entidades
Tiene las siguientes opciones: En blanco, Álbum de fotos en línea, Alquiler de películas, etc. En la parte inferior están los botones, Next y Cancel. Podemos construir un diagrama de relación de entidades en blanco, o elegir una de las plantillas preexistentes, por ejemplo, si nos desplazamos hacia abajo, podemos elegir Bookstore Online. Podemos utilizar esta plantilla porque solo deseamos modificarla, y eso puede ser más rápido que construirla desde cero. La seleccionamos y hacemos clic en Siguiente. Le ponemos un nombre, y aceptamos. hacemos clic en el botón Next. Se abre el diagrama de tablas de la librería en línea. 

Crear un diagrama de relación entre entidades


Tiene las siguientes opciones en el panel de navegación: Cursor, Stored Procedures (Procedimientos almacenados), Triggers (Disparadores), etc. En el centro hay un diagrama de flujo de varias entidades como: Author, Book, Publisher, etc. Book está conectado al  Publisher,  Author, ShoppingBasket_Book y Warehouse_Book. Warehouse_Book está conectado a Warehouse. ShoppingBasket_Book está conectado a ShoppingBasket y ShoppingBasket está conectado al Customer. Podemos ver las diversas entidades. Esto sirve para diseñar la estructura de una base de datos, donde cada una de estas entidades, como las llamamos, representan una tabla de base de datos. Y dentro de cada una de ella, tenemos varias columnas. En el ejemplo de Publisher aquí, la tabla Publisher, tiene una columna Name que se define como  Primary Key (clave principal). Podemos verlo porque tiene una llave dorada. 


Crear un diagrama de relación entre entidades : Primary Key
Todo lo que debemos hacer para configurarlo es hacer clic derecho sobre el campo y luego incluir el campo en la clave principal. 

En el diagrama tenemos varias entidades o tablas. Esto define una estructura de base de datos. Por ejemplo, en la tabla Publisher, tiene una serie de columnas como Name, Adress, Telephone, URL.  Podemos realizar cambios en cualquiera de estos elementos. Por ejemplo, si hacemos doble clic en el nombre de una tabla en la parte superior, la selecciona y podemos escribir un nombre nuevo. 

Crear un diagrama de relación entre entidades: Modificar una tabla

Crear un diagrama de relación entre entidades: Modificar un campo


Lo mismo ocurre con una columna. Podemos cambiar lo que queramos. Por ejemplo, podría hacer clic con el botón derecho y escribir un nombre que deseemos. Cuando hacemos clic con el botón derecho en una columna, si elegimos Open Specification podemos determinar el tipo de datos de la lista desplegable Type. 

También podemos agregar nuevos elementos. Y también si estamos construyendo un diagrama de relación de entidades desde cero, podemos hacer clic con el botón derecho y hacer todo manualmente. Si hacemos clic derecho sobre una parte vacía del diagrama, y elegimos add Shape y luego Entity. De modo que se crea una nueva entidad (futura tabla de una base de datos)  

Crear un diagrama de relación entre entidades: Añadir nueva tabla


Una vez creada la tabla podemos definir columnas las columnas, si hacemos clic derecho dentro de esa tabla, podemos elegir New Column. 

Crear un diagrama de relación entre entidades: Nueva columna

Si hacemos clic derecho sobre la columna y elegimos Open Specification sale una lista desplegable donde podemos elegir por ejemplo el tipo de datos de la columna. 

Crear un diagrama de relación entre entidades: Nueva columna

Crear un diagrama de relación entre entidades: Incluir primary key

Crear un diagrama de relación entre entidades: Primary Key

También podemos hacer clic derecho sobre él y configurarlo como clave principal. 

Incluso tenemos la opción, de vincular estas columnas para establecer una relación. Por ejemplo, si colocamos el cursor sobre una tabla existente como Publisher. 

Crear un diagrama de relación entre entidades: Relaciones entre tablas


Contiene un icono que podemos usarlo para arrastrar una línea a la otra tabla. Y determinar si existe una relación de uno a uno con las filas de cada una de esas tablas, o de uno a muchos. Digamos que es uno a muchos.  Aparece una ventana emergente con 4 opciones de iconos de vinculación como: Relación uno a uno, Relación uno a muchos, etc. Hacemos clic en el icono que nos interese (en este caso Relación uno a muchos) y  aparece una ventana de especificación de relación. 

Crear un diagrama de relación entre entidades: Relaciones entre tablas


Tiene dos pestañas: Foreign Key Column Mapping (Asignación de columna de clave externa)  y General, donde se selecciona Asignación de columna de clave externa. Ahora, determinamos las columnas específicas que queremos vincular. Debajo en el combo se nos muestra la lista de columnas que podemos vincular con la clave principal en la tabla de Publisher, y podemos determinar a qué columna queremos  vincular nuestra tabla.

Podemos continuar con esto en el diseño de la estructura para nuestro almacenamiento de datos, y esto es parte de la arquitectura de datos. Hay muchas otras herramientas que hacen esto además de Visual Paradigm.

Si vamos al menú Herramientas en la parte superior y luego elegimos DB para base de datos. Y luego elegimos Configuración de la base de datos, podemos decirle que queremos hacer una conexión a un tipo específico de base de datos.

Crear un diagrama de relación entre entidades: Elegir base de datos

Crear un diagrama de relación entre entidades: Elegir base de datos


Hacemos clic en la opción Configuración de base de datos. Y sale un menú desplegable con el lenguaje de programación, en este caso está seleccionado Java y aparece una ventana que muestra: la Versión, el Driver, User, Engine, etc. y los botones de  Importar, (Import)  Exportar /Export), en la parte inferior.

Digamos que elegimos .NET como idioma, y Microsoft SQL Server. Podemos especificar el nombre del host. Así que la identidad de ese servidor a través de la red con un nombre de usuario y contraseña y prueba la conexión. 

Crear un diagrama de relación entre entidades: Probar la conexión

A la derecha está la Configuración de la base de datos con varias opciones. Nombre de la base de datos, nombre de usuario y contraseña. Justo debajo, hay un botón llamado Probar conexión. (test Connection) Nos encontraremos con muchas de estas herramientas no solo nos permitirán diagramar la relación entre nuestras entidades, las tablas de nuestra base de datos. En realidad, crearemos un sistema de base de datos dado, ya sea MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, DB2, etc. Por lo tanto, es importante tener una herramienta para realizar varios tipos de planificación de la arquitectura de datos en la empresa. 


sábado, 21 de noviembre de 2020

AWS in a nutshell 6: Soluciones de Bases de Datos

Veremos cómo implementar y configurar varias bases de datos en AWS, incluidas Amazon Aurora, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Microsoft SQL Server y Oracle.

Así como otras opciones de almacenamiento de datos de Redshift. Cuándo usar las bases de datos DocumentDB, DynamoDB y NoSQL 

6.1 SQL y NoSQL

Cuando estemos planificando el uso de soluciones de bases de datos basadas en la nube de Amazon Web Services, debemos considerar el tipo de solución de base de datos que mejor resuelve un problema comercial, ya sea una solución SQL o una solución NoSQL.

El lenguaje de consulta estructurado, o SQL, es un lenguaje que se utiliza para acceder a datos y objetos de bases de datos relacionales. Los objetos incluirían cosas como registros dentro de tablas. 

6.2 Servicio de base de datos relacional

Uno de los beneficios de ejecutar una base de datos en la nube de Amazon Web Services es la escalabilidad. También tenemos la opción de utilizar una solución de servicio administrado de base de datos de AWS. Un servicio administrado significa que el servidor subyacente y el software de la base de datos están instalados y atendidos por nosotros. 

6.3 Amazon Aurora  

Amazon Aurora es una oferta de servicio de base de datos relacional en Amazon Web Services. Y es compatible con MySQL y PostgreSQL. Lo que pasa es que, desde cero, fue diseñado para ejecutarse en un entorno de nube donde, mientras que MySQL, originalmente fue diseñado para ejecutarse en servidores físicos. Entonces, Aurora está diseñada para ser muy rápida y al mismo tiempo compatible con MySQL y PostgreSQL. 

Para acceder a Amazon Aurora entramos en la consola de AWS y ponemos:

RDS → Create Database → standard Create


Amazon Aurora

Seleccionamos Amazon Aurora

Y Pulsamos dashboard del panel Lateral 

Amazon Aurora


6.4 Para crear otras bases de datos

Seguimos las siguientes secuencias desde la consola principal de AWS.

Consola → RDS → MySQL 

Consola → RDS → PostgreSQL

Consola → RDS → SQL Server

Consola → RDS → Oracle

6.5 Amazon RedShift 

Amazon Redshift es una solución de almacenamiento de datos basada en la nube. Cuando necesitamos ingerir muchos tipos diferentes de datos de una multitud de fuentes de datos diferentes en conjunto para analizarlos como uno solo para derivar el valor comercial y los conocimientos de ese análisis. Se trata de un tipo de solución a escala de petabytes. Un petabyte equivale a 1000 terabytes. Así que definitivamente es adecuado para el análisis de big data. Redshift se basa en PostgreSQL.

Admite procesamiento paralelo masivo. El procesamiento en paralelo significa que tenemos varios nodos de clúster trabajando juntos para analizar datos. Por tanto, se utiliza para el análisis de datos y también admite consultas muy rápidas. Para eso está diseñado Redshift. Es una solución de almacén en la nube de AWS. Está diseñado para big data, almacenamiento y análisis de datos a gran escala. Podemos migrar datos a Redshift usando el comando COPY. Y podemos traer datos de otras soluciones como Amazon EMR Elastic MapReduce, otra solución de análisis de datos basada en la nube.

Consola → Redshift 

Amazon RedShift

Amazon RedShift


6.6 DocumentDB y DynamoDB

Amazon Web Services admite tanto documentos como bases de datos NoSQL de tipo valor-clave. Las bases de datos de documentos y de valor-clave vienen en forma de DocumentDB y DynamoDB. Admiten bases de datos de estilo de documentos. Un documento es un conjunto de pares clave-valor, no un solo par de clave y valor, es decir, es un conjunto o colección de ellos juntos lo que llamamos documento.

Múltiples documentos, los podemos considerar registros, y se denominan colecciones. Y a su vez esos se almacenan en tablas. Por lo tanto, los documentos almacenados se pueden almacenar como XML, JSON o BSON. BSON es simplemente una versión binaria de un archivo de texto JSON. El tipo de valor-clave de las bases de datos NoSQL es mucho más simple, y eso vendría en forma específicamente de DynamoDB como una opción dentro de Amazon Web Services. Es un par simple clave-valor, el operativo o palabra clave aquí es único, mientras que con una base de datos basada en documentos, sería un conjunto de pares clave-valor.

DocumentDB y DynamoDB


Para acceder a Document DB

Consola → Amazon DocumentDB → pulsamos botón create

Para desplegar Dynamo

Consola  → DynamoDB → create table



sábado, 29 de junio de 2019

Crear una base de datos (catálogo) en MySQL Server con MySQL Workbench

Desde MySQL Workbench, en "Open Connection to Start Querying" ejecutamos el acceso al servidor de MySQL Server 5.6 de que dispongamos (si no tenemos la conexión dada de alta podremos hacerlo desde "New Connection"):


New connection MySQL con Workbench

sábado, 28 de enero de 2017

Bases de datos parcialmente contenidas

Bases de datos contenidas

Una base de datos contenida es una base de datos que está aislada de otras bases de datos y de la instancia de SQL Server que aloja la base de datos.  Existen varios tipos de datos aislados de la base de datos y de la instancia.

Los metadatos que describen una base de datos.
La autenticación del usuario.
El entorno de SQL Server.

Algunas características de bases de las bases de datos parcialmente contenidas, como el almacenamiento de metadatos en la base de datos, se aplican a todas las bases de datos de SQL Server. Algunos beneficios de las bases de datos parcialmente contenidas, como la autenticación de nivel de base de datos y la intercalación de catálogos, deben habilitarse antes para que estén disponibles. La contención parcial se habilita con  sentencias CREATE DATABASE y ALTER DATABASE o utilizando el SQL Server Management Studio. 

Bases de datos parcialmente contenidas

Concepto de base de datos parcialmente contenida


Una base de datos totalmente contenida incluye todas las configuraciones y metadatos necesarios para definir la base de datos. Las bases de datos parcialmente contenidas facilitan la separación de una base de datos de su instancia de SQL Server y otras bases de datos.
Cualquier entidad definida por el usuario que dependa únicamente de las funciones que residen en la base de datos se considera totalmente contenida. Cualquier entidad definida por el usuario que depende de funciones que residen fuera de la base de datos se considera no contenida.
Los siguientes términos se aplican al modelo de base de datos contenido.

Base de datos no contenida


Es una base de datos que tiene la contención establecida en NONE. Todas las bases de datos en versiones anteriores a SQL Server 2012 no están contenidas. De forma predeterminada, todas las bases de datos de SQL Server 2012 y posteriores tienen una contención establecida en NONE.

Base de datos parcialmente contenida


Una base de datos parcialmente contenida, es una base de datos contenida que puede permitir que algunas características crucen el límite de la base de datos. SQL Server incluye la capacidad de determinar cuándo se cruzan los límites de contención.


La función de base de datos contenida está actualmente disponible sólo en un estado parcialmente contenido. Una base de datos parcialmente contenida es una base de datos contenida que permite el uso de características no contenidas.
Se puede utilizar la vista sys.dm_db_uncontained_entities y sys.sql_modules  para devolver información sobre objetos o características no contenidas. Determinando el estado de contención de los elementos de su base de datos, se puede descubrir qué objetos o características deben ser reemplazados o alterados para promover la contención.


Importante. Dado que determinados objetos tienen un valor de contención predeterminado de NONE, esta vista puede devolver falsos positivos.

Usuario contenido

Hay dos tipos de usuarios para las bases de datos contenidas.

Usuario de base de datos contenida con contraseña

Los usuarios de la base de datos contenida con contraseñas son autenticados por la base de datos. 

Usuarios de Windows

Los usuarios autorizados de Windows y los miembros de grupos de Windows autorizados pueden conectarse directamente a la base de datos y no necesitan inicios de sesión en la base de datos master. La base de datos confía en la autenticación de Windows.
Los usuarios basados en inicios de sesión en la base de datos master pueden tener acceso a una base de datos contenida, pero eso crearía una dependencia en la instancia de SQL Server.

Importante. Habilitar bases de datos parcialmente contenidas controla el acceso a la instancia de SQL Server a los propietarios de la base de datos. Para obtener más información, Security Best Practices with Contained Databases. 

Límites de la base de datos

Debido a que las bases de datos parcialmente contenidas separan la funcionalidad de la base de datos de las de la instancia, existe una línea claramente definida entre estos dos elementos llamada límite de la base de datos.
Dentro del límite de la base de datos se encuentra el modelo de base de datos, donde se desarrollan y gestionan las bases de datos. Por ejemplo, las entidades ubicadas dentro de la base de datos incluyen las tablas de sistema como sys.tables, los usuarios de bases de datos con contraseñas y tablas de usuario de la base de datos referenciada con un nombre de dos partes.
Fuera del límite de la base de datos se encuentra el modelo de gestión, que se refiere a funciones y gestión a nivel de instancia. Ejemplos de entidades ubicadas fuera del límite de la base de datos incluyen tablas del sistema como sys.endpoints, usuarios asignados a los inicios de sesión y tablas de usuario en otra base de datos referenciada por un nombre de tres partes.

Contención

Las entidades de usuario que residen completamente dentro de la base de datos se consideran contenidas. Las entidades que residen fuera de la base de datos, o dependen de la interacción con funciones fuera de la base de datos, se consideran no contenidas.
En general, las entidades de usuario pertenecen a las siguientes categorías de contención:
Entidades de usuario completamente contenidas (son aquellas que nunca cruzan el límite de la base de datos), por ejemplo sys.indexes. Cualquier código que utilice estas características o cualquier objeto que sólo hace referencia a estas entidades también está totalmente contenido.
Las entidades de usuario no contenidas (aquellas que cruzan el límite de la base de datos), por ejemplo, sys.server_principals o un servidor principal (login). Cualquier código que utiliza estas entidades o cualquier función que hace referencia a estas entidades no contienen.

Beneficios del uso de bases de datos parcialmente contenidas

Hay problemas y complicaciones asociadas a las bases de datos no contenidas que se pueden resolver utilizando una base de datos parcialmente contenida.

Movimiento de una base de datos parcialmente contenida

Uno de los problemas que se produce al mover bases de datos es que alguna información importante puede no estar disponible cuando migra una base de datos de una instancia a otra. Por ejemplo, la información de inicio de sesión que se almacena dentro de la instancia en lugar de en la base de datos. Cuando se migra una base de datos no contenida de una instancia a otra instancia de SQL Server, se pierde esta información. Se debe identificar la información que falta y moverla con su base de datos a la nueva instancia de SQL Server. Este proceso puede ser difícil y requerir mucho tiempo.
Una base de datos parcialmente contenida puede almacenar información importante en la base de datos para que la base de datos conserve la información después migrarla.

Nota. Una base de datos parcialmente contenida puede proporcionar documentación que describa las características que son utilizadas por una base de datos que no se puede separar de la instancia. Esto incluye una lista de otras bases de datos interrelacionadas, configuraciones del sistema que la base de datos requiere pero no se puede contener, y así sucesivamente.

Beneficio de las bases de datos contenidas: los usuarios de siempre están activados

Al reducir los vínculos a la instancia de SQL Server, las bases de datos parcialmente contenidas pueden ser útiles durante la conmutación por error cuando se utiliza siempre en grupos de disponibilidad.
La creación de usuarios contenidos, permite al usuario conectarse directamente a la base de datos contenida. Esta es una característica muy significativa en los escenarios de alta disponibilidad y recuperación de desastres, como en una solución Siempre en Línea. Si los usuarios están contenidos, en caso de conmutación por error, la gente podría conectarse a la secundaria sin crear inicios de sesión en la instancia que aloja la secundaria. Esto proporciona un beneficio inmediato. 

Desarrollo inicial de bases de datos

Como un desarrollador no tiene por qué saber dónde se desplegará una nueva base de datos,  limitando los impactos ambientales desplegados en la base de datos disminuirá el trabajo y la preocupación del desarrollador. En el modelo no contenido, el desarrollador debe considerar posibles impactos ambientales en la nueva base de datos. Sin embargo, al usar bases de datos parcialmente contenidas, los desarrolladores pueden detectar impactos a nivel de instancia en la base de datos.


sábado, 31 de diciembre de 2016

Conceptos básicos de bases de datos relacionales

Una base de datos, contiene una o más tablas de información. Las filas de una tabla son llamadas registros, y las columnas de una tabla se denominan campos o atributos. Una base de datos que sólo contiene una tabla se llama una base de datos plana. Una base de datos que contiene dos o más tablas relacionadas entre sí, constituye una base de datos relacional. 
Imagina que eres el responsable de un hospital. Podrías utilizar una sola tabla (una base de datos plana) para realizar su seguimiento tal y como se muestra en la siguiente tabla.

Conceptos básicos de bases de datos relacionales

sábado, 17 de diciembre de 2016

Tareas típicas de un DBA

Estas son las tareas típicas que deberá realizar en algún momento en su día a día un administrador de bases de datos (DBA):

 Archivar datos

Los datos crecen con el tiempo y puede ser costoso almacenarlos y difícil gestionar. Muchos datos tienden a dar problemas de rendimiento. Como DBA, se debe supervisar el tamaño de los datos y su crecimiento, y determinar la mejor manera de almacenarlos. En algunos archivos de datos que rara vez se utilizan puede ir a otra base de datos o servidor, o incluso se pueden eliminar datos que ya no se necesitan. A menudo, las opciones son limitadas, como la política de la empresa y las regulaciones del gobierno pueden restringir cómo y dónde se almacenan los datos. 

Tareas típicas de un DBA


sábado, 29 de octubre de 2016

Big Data de Microsoft

¿Qué es Big Data?



"Big Data" es un término para la recolección de conjuntos de datos tan grandes y complejos que no pueden ser fácilmente manejados por tecnologías tradicionales de almacenamiento de datos. Big Data es el mundo de datos que existe fuera del almacén de datos tradicional. Es generado por dispositivos; blogs, redes sociales; aplicaciones móviles; clickstreams; ATM, RFID y sensores; tiempo meteorológico, tráfico, y cotizaciones de los mercados; y mucho más. Big Data es des-estructurado, no filtrado y no relacional. Big Data no se genera por las operaciones propias de la empresa.

Big Data es valioso para el negocio, ya que aporta datos a la empresa de su entorno en el mundo en el que opera, compite, y vende. Big Data ofrece la oportunidad a la empresa de obtener datos externos en tiempo real para mejorar, optimizar y mover el negocio hacia nuevos objetivos.
Big Data es alto volumen, alta velocidad y / o activos de gran variedad de información que requieren nuevas formas de procesamiento de cualquier tipo de dato, permitir la toma de decisiones mejorada, así como la visión y la optimización de procesos. 

Los escenarios comunes para Big Data


La popularidad de los grandes volúmenes de datos se basa predominantemente en una oleada de nuevos escenarios, fuentes de datos y oportunidades para integrar los datos no relacionales desde fuera de la empresa en su análisis de negocio.

Big Data de Microsoft

sábado, 15 de octubre de 2016

El Data Warehousing en la actualidad

El Data Warehouse es un marco para gestionar mejor, entender y sacar provecho de los datos generados por el negocio. El almacén de datos tradicional tiraba de  los datos en un "depósito de la verdad", esquema impulsado para el análisis y la presentación de informes, y funcionó muy bien durante muchos años. Sin embargo, el mundo de los datos está evolucionando rápidamente en formas que están transformando la industria y las empresas están considerando nuevos enfoques de inteligencia empresarial (BI).
El data Warehouse tradicional está siendo presionado por el creciente peso del volumen explosivo de datos, la variedad de tipos de datos y la velocidad de procesamiento en tiempo real así también de cómo estos los datos se están utilizando para crecer y operar el negocio. 

El almacenamiento de datos ha alcanzado el punto de inflexión más importante desde su creación. La empresa moderna necesita una arquitectura lógica que pueda escalar sin problemas para satisfacer estas demandas de volumen con una potencia de procesamiento en tiempo real y capacidad de manejar cualquier tipo de datos para conectar rápidamente el negocio con información valiosa. Esto significa que el data warehouse tradicional tiene que evolucionar hacia un data warehouse moderno.
El  data warehouse tradicional fue diseñado para ser un repositorio central de todos los datos de una empresa. Los datos dispares de sistemas transaccionales como  ERP, CRM y aplicaciones de línea de negocio debían ser adaptadas para extraer los datos (ETL) e introducirlo en el almacén dentro de un esquema relacional global. La estructura de datos era predecible y el procesamiento y presentación de informes de calidad optimizada. Sin embargo para la preparación de consultas se necesitaba gran medida el apoyo de tecnologías de la información TI basadas en el procesamiento por lotes programados.
La llegada de  la Web 2.0 aumentó significativamente los datos relacionados con la empresa generados a través de comercio electrónico, registros web, marketing en buscadores, y otras fuentes. Las Empresas ampliaron las operaciones de ETL para compensar las nuevas fuentes de datos, en última instancia, también  expandieron el modelo.
Sin embargo, incluso con estas complejidades crecientes, el valor de negocio principal del almacén de datos tradicional era la capacidad de realizar un análisis histórico y la presentación de informes procedentes de una fuente confiable y completa de datos.

El Data Warehousing en la actualidad

sábado, 20 de agosto de 2016

Microsoft Azure ® Bases de Datos elásticas

Introducción

Las bases de datos elásticas son una nueva característica de Azure.  Las bases de datos elásticas son útiles cuando se tienen varias bases de datos y se desea controlar y gestionar todas al mismo tiempo. 
Hay algunas bases de datos que consumen importantes recursos y otras consumen pocos recursos. Cuando se tienen varias bases de datos es difícil determinar el nivel de cada base de datos. Con bases de datos elásticas, se pueden obtener estadísticas para todas las bases de datos al mismo tiempo. 
En el Portal de Microsoft Azure, hemos creado 3 bases de datos SQL Azure. 

Microsoft Azure ® Bases de Datos elásticas

sábado, 25 de junio de 2016

Generalidades de bases de datos SQL Server

Qué es una base de datos en SQL Server

Una base de datos, como ya se ha  visto en entradas  que trataban aspectos generales de arquitectura y diseño, no es más que una colección organizada y estructurada de datos. Esta definición, no expresa la idea de una base de datos en SQL Server. 

Generalidades de las bases de datos SQL Server
Bloques de colores.


sábado, 11 de junio de 2016

Funciones con SQL Server

Una función es una rutina almacenada que recibe unos parámetros escalares de entrada, los procesa según la definición de la función y finalmente retorna un resultado de un tipo específico que permitirá su utilización con un objetivo.

Las funciones definidas por el usuario en SQL Server permiten retornar tablas en los resultados. Esta característica proporciona al programador facilidad a la hora de administrar sus bases de datos.

Existen tres tipos de funciones:
  • Funciones escalares
  • Funciones con valores de tabla en línea
  • Funciones con valores de tabla y múltiples instrucciones
La sintaxis de creación de las tres es muy similar, sólo se diferencian en el tipo de parámetros que retornan.

sábado, 26 de marzo de 2016

Microsoft® Power BI

¿Qué es Power BI?

Power BI es un nuevo servicio de herramienta analítica Business Intelligence, introducido por Microsoft ® en la nube, que nos permite llevar a nuestros datos empresariales integrales a un solo lugar con fines analíticos. Se proporciona una forma fácil de extraer datos de múltiples fuentes de datos que contiene y no se limita a los archivos, admite formatos de bases de datos, Bases de datos Azure, archivos de Hadoop, sitios web y muchos más.


Power BI

sábado, 5 de marzo de 2016

Índices en SQL Server 2ª Parte


Creación de índices

Aquí la primera parte:

ÍNDICES EN SQL Server

Índices en SQL server



Existen tres métodos para definir índices:


Explícitamente mediante el comando CREATE INDEX


Implícitamente en el proceso de creación de la tabla.


A través del administrador (Management Studio).


En la entrada  anterior se describen con detalle los índices en SQL Server.

sábado, 21 de noviembre de 2015

Arquitectura física de SQL Server, 2ª Parte

Ficheros de datos,  grupos de ficheros y creación de una base de datos


Aquí la primera parte de Arquitectura Física de SQL Server

En SQL Server, cada base de datos se almacena directamente en un conjunto de ficheros del sistema operativo, sin que sea posible la asignación de cada uno de estos ficheros a más de una base de datos. Es decir, cada fichero está unívocamente asociado a una base de datos. Cada base de datos tiene asociados, como mínimo, dos ficheros: uno para los datos y otro para almacenar el transaction log. Los ficheros de datos se almacenan en archivos del sistema operativo como archivos de datos de extensión .mdf y la de los ficheros que almacenan el transaction log es  .ldf  
ficheros de base de datos SQL Server

Además si hay archivos secundarios de base de datos, estos llevan extensión .ndf  y otros archivos adicionales llevan .dat. También pueden existir varios archivos para el transaction log con extensión .ldf

ficheros de bases de datos SQL Server

sábado, 28 de junio de 2014

Acceso genérico a una base de datos a través de una clase de .NET


Hace poco puse una entrada sobre como conectar una aplicación a una base de datos.
En esta ocasión voy a desarrollar como podría ser una clase completa de conexión a base de datos, aunque esta se puede modificar para ampliar mucho más. Esta es la clase mínima. Después se puede ampliar lo que se quiera.


Clase genérica de conexión a Base de Datos