Modelos de Bases de Datos: Fundamentos y Tipos Esenciales

Un modelo de base de datos es, básicamente, una descripción de lo que se conoce como contenedor de datos, así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son entidades físicas, sino abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos. Por lo general, se refieren a algoritmos y conceptos matemáticos.

A continuación, se describen los modelos de bases de datos más frecuentes:

Bases de Datos Jerárquicas

Estas almacenan su información en una estructura jerárquica, similar a una estructura de árbol invertido, donde un nodo padre puede tener varios hijos. Se denomina raíz al nodo sin padre, y hojas a los nodos que no tienen hijos.

Estas bases de datos son especialmente útiles en aplicaciones que manejan un gran volumen de información, 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.

Bases de Datos de Red

Este modelo es ligeramente distinto al jerárquico; la diferencia radica en que, en este, se permite que un mismo nodo tenga varios padres. Este modelo fue una gran mejora frente al modelo jerárquico porque ofrecía una solución eficiente al problema de la redundancia de datos. Son utilizados más por programadores que por usuarios finales.

Bases de Datos Relacionales

Este es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos de forma dinámica.

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenan los datos no tienen relevancia. Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante consultas, las cuales ofrecen una amplia flexibilidad y potencia para administrarla.

El lenguaje más habitual para construir consultas en bases de datos relacionales es SQL (Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas), un estándar implementado por los principales sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR).

Bases de Datos Orientadas a Objetos (BDOO)

Una base de datos orientada a objetos (BDOO) es aquella 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 estas bases de datos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación, a menudo llamada función, se especifica en dos partes principales:

• Interfaz o Signatura

  Incluye el nombre de la operación y los tipos de datos de sus argumentos o parámetros.

• Implementación o Método

  Se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz.

Bases de Datos Documentales

Permiten la indexación a texto completo y, en líneas generales, realizar búsquedas más potentes. Un Tesauro es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.

Bases de Datos Deductivas

Es un sistema de base de datos caracterizado por la capacidad de deducir e inferir información adicional a la almacenada, a partir de información extensional, reglas y hechos. El lenguaje más utilizado en este tipo de bases de datos es Datalog.

Estas bases de datos poseen un gran nivel de lógica matemática y, debido a esto, se les suele llamar Bases de Datos Lógicas. Su finalidad es conseguir almacenar el mayor número de datos a través de un programa lógico, intentando minimizar los datos requeridos en la memoria principal para guardar una determinada información.

Este modelo de bases de datos se basa en dos tipos de especificaciones:

• Hechos

  Corresponden a las tuplas (secuencia ordenada de objetos en una base de datos relacional) o conocimiento explícito.

• Reglas

  Indican cómo deducir hechos nuevos a partir de los hechos almacenados y cómo deducir relaciones indirectas entre las entidades.

Sistema de Inferencia en Bases de Datos Deductivas

Una máquina de inferencia o mecanismo de deducción dentro del sistema puede deducir hechos nuevos a partir de la base de datos, interpretando las reglas. Existen principalmente dos tipos de mecanismos de inferencia:

• Mecanismo de Inferencia Ascendente

  También llamado encadenamiento hacia adelante o resolución ascendente. La máquina de inferencia parte de los hechos y aplica las reglas para generar hechos nuevos.

• Mecanismo de Inferencia Descendente

  También llamado encadenamiento hacia atrás o resolución descendente. Parte del predicado que es el objetivo de la consulta e intenta encontrar coincidencias con las variables que conduzcan a hechos válidos de la base de datos. Si no existieran los hechos buscados, el sistema buscará la primera regla que coincida con el mismo nombre de predicado de la consulta.