Asignatura Online de Bases de datos para data warehousing

La asignatura consta de cinco retos, cuyo contenido se detalla a continuación:

Reto 1. Las bases de datos relacionales: una historia de éxito sin precedentes

El modelo relacional nos permite representar una base de datos en un ordenador. Debemos conocer qué estructuras nos proporciona e identificar sus ventajas. El modelo relacional también nos ofrece un lenguaje para poder consultar la base de datos. Se trata del álgebra relacional que se inspira en el álgebra de conjuntos. Aunque pueda parecernos un lenguaje teórico, dado que realmente usaremos el lenguaje SQL para manipular nuestras bases de datos, internamente cualquier sistema gestor de bases de datos relacional (como PostgreSQL u Oracle) trabaja con álgebra relacional. Por lo tanto, necesitamos saber utilizarlo si queremos entender y programar eficientemente en SQL. Finalmente, el modelo relacional también nos da mecanismos para definir reglas de integridad. Aprenderemos a especificar reglas de integridad que nos permitirán definir las condiciones que nuestra base de datos debe cumplir si queremos que los datos en ella contenidos sean consistentes. Además, complementaremos los conocimientos sobre el modelo relacional con el diseño de bases de datos para el caso específico del modelo relacional. En particular, veremos en qué consiste y qué etapas se siguen para el diseño de una base de datos, detallando el proceso de diseño conceptual y lógico de una base de datos relacional.

Reto 2. De la creación a la manipulación de una base de datos relacional

En este reto se presentan los conceptos más básicos asociados al SQL estándar. En primer lugar, se muestran las principales sentencias de definición de datos (como serían, por ejemplo, tablas y vistas). A continuación, se presentan las sentencias básicas de manipulación de datos (SELECT, INSERT, DELETE y UPDATE de tablas y vistas). Finalmente, se introducen las sentencias de concesión y revocación de privilegios sobre los datos, primitivas de gestión de transacciones, y otras modalidades de trabajo con el lenguaje SQL.

Reto 3. Procedimientos almacenados y disparadores, ¿para qué son necesarios?

En este reto se profundiza en SQL estándar. En primer lugar, se presenta la estructura básica de componentes de un entorno SQL, revisando los conceptos de servidores, catálogos y esquemas, para continuar con una introducción a los conceptos de conexión, sesión y transacción. Acto seguido, se completará el estudio de los componentes lógicos vistos mediante la introducción de procedimientos almacenados y disparadores. Finalmente, se introduce el lenguaje procedimental PL/pgSQL y las sentencias que ofrece PostgreSQL para definir estos componentes. 

Reto 4. Ampliando la caja de herramientas: Common Table Expressions y funciones analíticas

En este reto se presentan conceptos avanzados de SQL de aplicación en entornos Almacén de datos. En primer lugar, se presenta el concepto de clave subrogada y las diferentes posibilidades de implementar esta técnica mediante SQL. A continuación, se introducirán dos conceptos avanzados para la creación de consultas SQL, las Common Table Expression y las funciones analíticas, cómo aplicar estas funcionalidades y beneficios asociados. Finalmente, se verán técnicas de tratamiento de valores nulos en bases de datos operacionales y almacén de datos, y se concluirá con una introducción a las transacciones, sus propiedades, la problemática asociada a estas, mecanismos de implementación de transacciones en PostgreSQL y la importancia de estas en entornos de bases de datos operacionales y almacén de datos.

Reto 5. El diablo está en los detalles: optimización de la base de datos en función de su uso

Este reto analizará los principales métodos y construcciones que se utilizan en el diseño físico de bases de datos. Conceptualmente, podemos definir el diseño físico de una base de datos como el proceso que, a partir del diseño lógico de la base de datos y de información sobre su uso esperado, creará una configuración física de la base de datos adaptada al entorno donde se alojará y que permita el almacenamiento y explotación de los datos con un rendimiento adecuado.